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基于信息对话的网络路径算法研究

作　者: 谢小亮
导　师: 赵高长
学　校: 西安科技大学
专　业: 应用数学
关键词: 数据融合简化方法贝叶斯网络故障节点蚁群算法最优路径
分类号: TP202
类　型: 硕士论文
年　份: 2013年
下　载: 8次
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内容摘要

随着计算机技术的快速发展,网络几乎被应用于我们生活中的各个方面,基于信息对话的网络路径上可以传递各种信息.由于通过网络来传送的信息量越来越多,能够高效、准确的传送数据就具有很重要的实际意义.本文以讨论如何从网络中获得数据为着落点,由于将各种原始数据进行融合,有利于海量数据传输,进而介绍了数据融合的方法:DS证据理论.文中介绍了空间数据多级存储、网络数据流压缩这两种方法处理网络数据,并指出对于不同的数据类型可以采用不同的简化方法.网络大多数是在恶劣的环境下工作,设备容易出现故障,而网络中故障设备可能误报和漏报,对信息的正确性、可靠性及完备性带来不利影响,为最大可能提取网络中的有效信息,本文做了以下工作:首先介绍了健全网络的故障诊断方法:DS证据理论诊断方法、基于贝叶斯网络的故障诊断方法,比较了两种方法的优缺点.然后重点介绍了非健全网络,先利用图论知识将网络转化为有向图,接着利用概率计算公式及贝叶斯公式来计算节点是否为故障节点,即寻找网络的故障节点,并用不同的标号标记这些故障节点,同时给出了求基于信息对话的网络最短路径的方法:用蚁群算法动态的寻找该网络的最短路径,以此路径作为该网络的最优路径来传递已经过融合和简化的网络数据,从而提高网络传递信息的效率.

全文目录

摘要  2-3
ABSTRACT  3-7
1 绪论  7-12
  1.1 课题研究背景  7-8
  1.2 课题研究的意义及目的  8-9
    1.2.1 课题研究的意义  8
    1.2.2 课题研究的目的  8-9
  1.3 国内外研究现状  9-10
    1.3.1 网络故障诊断研究现状  9-10
    1.3.2 蚁群算法研究现状  10
  1.4 论文的结构和研究方法  10-12
2 简化数据方法  12-21
  2.1 数据融合技术  12-15
    2.1.1 数据融合的概念  12
    2.1.2 数据融合的分类  12-13
    2.1.3 数据融合算法  13-15
  2.2 数据简化的方法  15-19
    2.2.1 空间数据多级存储  15-16
    2.2.2 网络数据流压缩  16-19
  2.3 本章小结  19-21
3 健全网络故障诊断研究  21-34
  3.1 贝叶斯网络故障诊断健全网络  21-30
    3.1.1 贝叶斯网络理论  21-23
    3.1.2 贝叶斯网络故障诊断模型与推理  23-26
    3.1.3 贝叶斯故障诊断实例  26-30
  3.2 证据理论诊断健全网络  30-33
    3.2.1 DS证据理论故障诊断方法  30-31
    3.2.2 DS证据理论故障诊断实例  31-33
  3.3 贝叶斯网络与DS证据理论故障诊断比较  33
  3.4 本章小结  33-34
4 非健全网络故障诊断研究  34-49
  4.1 非健全网络节点错误路径诊断  34-44
    4.1.1 问题描述  34
    4.1.2 总线型拓扑结构基本思想  34-37
    4.1.3 环形拓扑结构基本思想  37
    4.1.4 复杂网络结构基本思想  37-38
    4.1.5 环形网络与复杂网络实例分析  38-44
  4.2 贝叶斯计算故障节点概率  44-48
    4.2.1 简单节点错误概率  44
    4.2.2 实例分析  44-48
  4.3 本章小结  48-49
5 蚁群算法最优路径  49-60
  5.1 蚁群算法原理与模型  49-51
  5.2 蚁群算法性质  51
  5.3 蚁群算法寻找最优路径  51-59
    5.3.1 蚁群算法步骤  51-52
    5.3.2 实例分析  52-59
  5.4 本章小结  59-60
6 回顾与展望  60-61
致谢  61-62
参考文献  62-64

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