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正文

期刊发表人工智能技术在网络故障诊断中的具体运用

一、期刊发表引言

       网络故障一直都是困扰用户与运营商的问题,网络故障一旦发生便会给系统正常运行造成影响。在科学技术未发达之前,面对各种各样网络故障只能采用人工方式诊断,消耗大量时间和资源。人工智能在20世纪50年代被提出后,科技领域便投入技术研发,研究出了专家系统、人工神经网络等多种故障诊断期刊发表方法,不仅优化了传统人工诊断的弊端,而且也有力保障了网络系统长期稳定运转。

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二、期刊发表在故障监控与预警中的运用

       近年来,期刊发表国内外网络系统规模不断扩大,网络环境愈发复杂,网络故障时常发生。在利用人工智能技术诊断网络故障时,可对故障进行实时、高效监控,无论显性故障还是潜在隐患都能得到有效监控。在网络系统运行时便会展开监督与扫描检测,当发现存在潜在隐患时便发出警告,帮助工作人员定位故障点。人工智能技术可以对历史数据模型进行检测,当检测到异常后便立刻展开自动化故障跟踪,实时掌握与反馈网络故障情况。传统网络故障诊断采用的告警方式通常为人工操作,但由于网络规模较大,工作人员无法及时察觉和排查网络故障。此外,在传统固定阀值方式下,如果网络环境出现任何突发情况,最初设置的阀值便无法满足告警要求。通过人工智能打造动态告警模式,弥补传统人为方式弊端,智能化分析网络数据趋势、震荡情况,检测到异常时快速做出智能判断,提高预警灵活性。

三、期刊发表在故障识别与定位中的运用

       人工智能技术可在短时间内准确识别网络故障类型,并快速展开定位处理,这是成功解决网络故障的基本前提。在对网络故障进行筛选、关联的基础上进一步展开识别,识别内容主要包括网络故障产生时间、类型以及位置等,帮助工作人员及时掌握故障基本信息。例如,利用人工智能专家系统的智能推理功能达到故障识别目的。期刊发表结合实践来看,利用人工智能技术进行故障识别的准确性远远高于人工识别,更符合当代网络环境需求。

四、期刊发表在故障原因分析中的运用

       人工智能技术能够迅速、准确分析网络故障的引发原因,在识别与定位故障后,系统自动进入下一环节。与传统故障原因分析方法相比,人工智能技术拥有多数据源、智能化优势,期刊发表科学利用各种数据源提高分析准确性,以此为后续故障解决方案的制定奠定基础。当前人工智能技术已在网络故障原因追溯中得到广泛应用,如图1所示。

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       例如,中兴通讯股份有限公司以AI技术为核心支柱,同时融合运维数据、大数据AI平台以及网络拓扑结构等对网络故障原因实施精准追溯。通过AI算法实现告警溯源,针对衍生、根源告警关系加以处理,及时过滤冗余告警信息,从而快速诊断网络故障。

五、期刊发表结语

       网络故障大致可分为线路故障、路由器故障以及主机故障等,不同故障类型产生原因、时间、具体表现等均存在差异。期刊发表在使用人工智能技术进行诊断时,主要运用到了专家系统、人工神经网络、模糊逻辑以及遗传算法等。如今,人工智能在网络故障监控与预警、识别与定位、原因分析等环节得到了广泛运用,在提高故障诊断时效和质量方面发挥积极作用,时刻保障网络系统安全运作。


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期刊发表人工智能技术在网络故障诊断中的具体运用

一、期刊发表引言

       网络故障一直都是困扰用户与运营商的问题,网络故障一旦发生便会给系统正常运行造成影响。在科学技术未发达之前,面对各种各样网络故障只能采用人工方式诊断,消耗大量时间和资源。人工智能在20世纪50年代被提出后,科技领域便投入技术研发,研究出了专家系统、人工神经网络等多种故障诊断期刊发表方法,不仅优化了传统人工诊断的弊端,而且也有力保障了网络系统长期稳定运转。

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二、期刊发表在故障监控与预警中的运用

       近年来,期刊发表国内外网络系统规模不断扩大,网络环境愈发复杂,网络故障时常发生。在利用人工智能技术诊断网络故障时,可对故障进行实时、高效监控,无论显性故障还是潜在隐患都能得到有效监控。在网络系统运行时便会展开监督与扫描检测,当发现存在潜在隐患时便发出警告,帮助工作人员定位故障点。人工智能技术可以对历史数据模型进行检测,当检测到异常后便立刻展开自动化故障跟踪,实时掌握与反馈网络故障情况。传统网络故障诊断采用的告警方式通常为人工操作,但由于网络规模较大,工作人员无法及时察觉和排查网络故障。此外,在传统固定阀值方式下,如果网络环境出现任何突发情况,最初设置的阀值便无法满足告警要求。通过人工智能打造动态告警模式,弥补传统人为方式弊端,智能化分析网络数据趋势、震荡情况,检测到异常时快速做出智能判断,提高预警灵活性。

三、期刊发表在故障识别与定位中的运用

       人工智能技术可在短时间内准确识别网络故障类型,并快速展开定位处理,这是成功解决网络故障的基本前提。在对网络故障进行筛选、关联的基础上进一步展开识别,识别内容主要包括网络故障产生时间、类型以及位置等,帮助工作人员及时掌握故障基本信息。例如,利用人工智能专家系统的智能推理功能达到故障识别目的。期刊发表结合实践来看,利用人工智能技术进行故障识别的准确性远远高于人工识别,更符合当代网络环境需求。

四、期刊发表在故障原因分析中的运用

       人工智能技术能够迅速、准确分析网络故障的引发原因,在识别与定位故障后,系统自动进入下一环节。与传统故障原因分析方法相比,人工智能技术拥有多数据源、智能化优势,期刊发表科学利用各种数据源提高分析准确性,以此为后续故障解决方案的制定奠定基础。当前人工智能技术已在网络故障原因追溯中得到广泛应用,如图1所示。

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       例如,中兴通讯股份有限公司以AI技术为核心支柱,同时融合运维数据、大数据AI平台以及网络拓扑结构等对网络故障原因实施精准追溯。通过AI算法实现告警溯源,针对衍生、根源告警关系加以处理,及时过滤冗余告警信息,从而快速诊断网络故障。

五、期刊发表结语

       网络故障大致可分为线路故障、路由器故障以及主机故障等,不同故障类型产生原因、时间、具体表现等均存在差异。期刊发表在使用人工智能技术进行诊断时,主要运用到了专家系统、人工神经网络、模糊逻辑以及遗传算法等。如今,人工智能在网络故障监控与预警、识别与定位、原因分析等环节得到了广泛运用,在提高故障诊断时效和质量方面发挥积极作用,时刻保障网络系统安全运作。