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计算机三级-第11章 网络管理 本章要点： 11.1 基本概念 11.2 网络管理模型 11.3 ICMP协议 11.4 故障处理与漏洞扫描 1．配置管理 配置管理监控网络及其所有设备的配置信息，其中包括MIB中定义的配置信息、网络管理标准中未定义但对设备重要的用于管理的辅助信息等的自动获取、自动配置与备份，路由器端口和信息设置的一致性检查以及用户操作日志等。 2．故障管理 故障管理将那些可能导致网络出现中断或瘫痪的因素指出来，并找出必须给予修复的错误。主要任务包括故障监控、报警、故障信息管理、排错支持工具以及检索及分析故障信息。

优化随机森林模型的网络故障预测.pdf

保障网络的持续、高效、安全的运行，成为网络管理者面临的巨大挑战。然而，尽管做了周密的部署，配置了严格的安全策略，尽管在网络管理上的投入越来越多，但是网络的问题还是层出不穷。《网络故障诊断图》，利用网络分析技术帮您快速查找问题根源。

故障及其排除。关于AB控制器的网故障处理等适用于网络部分的问题解决

DeviceNet 网络故障诊断指导

固有频率与故障距离之间存在数学关系，故障行波暂态能量在固有频率附近较集中，其暂态能量包含丰富的故障距离信息。利用人工神经网络（ANN）的非线性函数逼近拟合能力，建立直流输电线路故障定位的ANN模型。利用小波变换的等距特性提取单端线模电压7尺度的小波能量，并将其作为样本属性对神经网络进行训练、测试。所提方法将不易提取的固有频率点特征转化为容易提取的频带特征，提高了测距的可靠性。数字实验结果表明，所提方法在不同过渡电阻和不同故障距离下均能准确测距。

提出一种基于粗糙集 CMAC神经网络的智能互补融合的诊断策略.该策略利用粗糙集理论对数据样本进行数据浓缩,提取初步的诊断规则.对初步的诊断规则通过神经网络进行粗映射,利用神经网络的分类逼近能力,建立故障状态空间到诊断空间的精确映射.大大提高了神经网络的收敛速度和逼近精度.将该神经网络应用于的变压器故障诊断实例,结果表明,该神经网络具有分类逼近能力强,计算量小等优点.诊断正确率比普通神经网络的诊断正确率高.

常见网络故障排除

分析了煤矿通风机的常见故障,在介绍BP神经网络原理和算法的基础上,建立了基于BP神经网络模型的通风机故障诊断模型,并应用数学软件MATLAB中的神经网络工具箱实现了通风机不同故障状态的识别。研究结果表明,该方法能准确地诊断通风机的故障类型,具有简单、准确的特点,为实现煤矿通风机的故障预警和保障煤矿的安全生产具有指导意义。