關於網路故障檢測技術論文

General 更新 2024年12月25日

  計算機網路故障種類較多,計算機網路故障檢測是一個複雜的系統工程,下面是小編整理的,希望你能從中得到感悟!

  篇一

  計算機網路故障檢測

  摘要:計算機網路故障種類較多,計算機網路故障檢測是一個複雜的系統工程,不僅對網路故障處理步驟有所要求,而且對網路故障分析方法以及計算機故障維護都有極高的要求。為此,本文也主要從這幾個方面對計算機網路故障檢測進行分析。

  關鍵詞:計算機;網路故障;檢測

  中圖分類號:TP306.3 文獻標識碼:A文章編號:1007-9599***2012***03-0000-02

  Computer Network Fault Detection

  Wang Liyan

  ***Beijing Lucency Environ-Tech Co.,Ltd.,Beijing100039,China***

   computer network failure more types of computer network fault detection is a complex systems engineering,requirements not only for the processing steps of the network failure and maintenance has very high requirements on the network fault analysis method and computer failures.In this paper,mainly from several aspects on the computer network fault detection analysis.

   failure;Detection

  計算機網路的日常維護是保障網路安全的一項基礎工作。計算機網路故障不僅影響網路的正常執行,而且對計算機網路的使用效率也會產生影響。因此,應該有效的預防計算機網路故障是非常重要的。計算機網路故障檢測在預防計算機網路故障時顯得非常重要。

  一、計算機網路故障分類

  本文就計算機網路故障分類主要從兩個方面進行分析:***1***按網路故障的性質來分,網路故障主要分為物理故障和邏輯故障。一般而言物理故障比較容易解決,它主要是在裝置、線路等位置出現問題,有的是由於人為因素多導致的硬體故障。物理故障的表現一般都是斷斷續續的網路連線,或者完全斷開的網路連線。邏輯故障相對較複雜,主要發生在軟體方面,其實也就是軟體方面的故障,如網絡卡驅動問題、IP地質衝突問題、網路協議問題等。這種故障一般都使網頁無法瀏覽,網速變慢等。***2***按網路故障的不同物件來分,網路故障主要分為主機故障、線路故障、路由器故障。主機故障的出現往往都是由於主機配置不當所引起的;線路故障表現為線路不同、路由器配置錯誤等;路由器故障通過表現線路發生故障,線路故障與路由器故障有時是一樣的。除此之外,計算機網路故障還可分為安全故障。此故障主要就是在啟動多餘的服務情況下攻擊者的攻擊主要是通過多餘程序的正常服務和漏洞來進行的。

  二、計算機網路故障處理步驟

  計算機網路故障處理是一個相對複雜的過程,其需要相應的步驟支援,才能確保故障很好處理。第一步,計算機網路使用者和管理者要明確網路故障的現象,收集造成故障有關的一切資訊。第二步,使用者和管理者要根據網路故障的現象和已經收集的資訊,分析故障產生的原因,制定相應的故障處理方案。第三步,在進行故障處理的過程中隨時做好檢測工作,保證計算機網路故障有效解決。第四步,使用者和管理者要總結故障處理過程中積累下來的經驗,為以後故障處理提供可靠的參考資料與資訊。

  三、計算機網路故障分析方法

  計算機網路故障產生的原因很多,比較複雜,因此,計算機網路故障分析需要全面進行,採用科學有效的方法對故障進行分析,才能為故障的解決提供可靠的參考依據。一般採用的方法是工具檢測法、經驗分析法、網路連線結構分析法。首先,工具檢測法主要檢測網路配置是否正確、網路服務和網路協議是否安裝正確,對於系統的應用程式採用專門的檢測軟體,檢測網路是否正常執行,各項引數以及相應結果是否正常。工具檢測法是計算機網路故障檢測最常用的方法。其次,經驗分析法,其主要依靠網路的管理人員在長期維護網路工作裝置的過程中積累一定的維護經驗,針對裝置相關配置情況以及排除故障等方面,採用恰當的方法進行故障處理。一般經驗分析法所維護的裝置主要是路由器檢測、交換機檢測等。再次,網路連結結構分析法,計算機網路的結構主要是由伺服器、網路鏈路和客戶機組成的,因此在檢測計算機網路故障時要從這三個方面進行檢測,主要是針對計算機硬體、軟體以及驅動程式、應用程式、計算機病毒等多個方面進行排查,以明確計算機網路故障產生的根本原因。

  四、計算機網路故障檢測

  隨著計算機網路技術的快速發展,計算機網路故障檢測已經成為準確判斷計算機網路故障的一種可靠方法。本文以神經網路的計算機網路故障檢測為主進行分析。神經網路不需要預先給出有關模式的經驗知識和判別函式,它是一種自適應的模式識別技術,它所形成的決策區域是通過自身的學習機制自動形成的。決定網路的特性的因素有拓撲結構、學習和訓練規則、神經元特性。網路獲得某種對映關係是通過狀態資訊來對不同狀態的資訊進行訓練而來的。並且網路可以連續學習,這種對映關係在環境發生改變時可進行自適應調整。對BP神經網路的理論研究表明:具有一個輸入層和一個線性輸出層,至少一個S型啟用函式的隱含層的BP網路,能夠以任意精度逼近任何連續可微函式。使用S型啟用函式時BP網路輸入與輸出關係:

  輸入:

  輸出:

  輸出的導數:

  神經網路是由大量的神經元廣泛互連而成的網路,目前BP神經網路是現在應用最廣泛的一種神經網路,本文以BP神經網路為例來對計算機網路故障進行檢測。BP神經網路是單向傳播的多層前向網路,它由輸入層、中間層和輸出層組成,中間層可有若干層,每一層的神經元只接受前一層神經元的輸出。BP神經網路中沒有反饋,同一層的節點之間沒有耦合,每一層的節點隻影響下一層節點的輸入。圖1為BP神經網路結構圖。BP神經網路的特點如下:***1***非線性對映能力。大量輸入-輸出模式對映關係存貯在神經網路中,不需要對這種對映關係的數學方程進行事先了解。只要具有充足的樣本模式對網路進行學習訓練,它就能夠完成非線性對映***從n維輸入空間到m維輸出空間***。***2***泛化能力。當訓練時,沒有見過非樣本資料,其也能夠完成正確的對映。這就是所謂的泛化能力。***3***容錯能力。網路的輸入輸出規律受輸入樣本中帶有較大的誤差甚至個別錯誤影響較小。

  圖1 BP神經網路結構圖

  BP神經網路模型演算法是一種監督學習演算法,在對網路進行訓練的前提條件就是有p個輸入和輸出樣本對***X1,Y***,***X2,Y2***,…,***Xp,Yp***。標準的BP網路訓練演算法可分為兩布訓練,即資訊的正向傳遞和誤差的反向傳播。

  BP神經網路模型只有一個輸入和一個輸出與外界相聯絡,其與“黑匣子”很相似。神經網路模型訓練是通過採集的樣本資料和BP演算法來進行的,使其與組合導航系統原始演算法模型的非線性特徵越來越近。如圖2所示BP神經網路故障檢測演算法的原理圖。從圖2中可以看出,基於神經網路的計算機網路故障檢測分為兩個步驟。首先,要滿足神經網路訓練所需的足夠的樣本數量,然後得到期望的診斷網路;其次,根據當前診斷輸入,來對系統進行診斷,利用神經網路進行診斷。一般情況下,先要對診斷的原始資料和訓練樣本資料進行處理,然後才開始學習和診斷,診斷過程主要包括兩個內容――預處理和特徵選取/提取,從而能夠為網路診斷提供合適的診斷輸入和訓練樣本,這也是基於神經網路的計算機網路故障檢測的主要目的。

  圖2 BP神經網路的計算機網路故障檢測

  基於神經網路的計算機網路故障檢測的一般步驟和注意事項如下:***1***合理的網路結構的規模的確定,尤其是網路中間層神經元個數的選擇是網路結構確定和網路效能的關鍵;***2***訓練樣本集和測試樣本集的確定。訓練樣本集的作用就是對網路進行訓練,而測試樣本集的作用就是對網路訓練的效果和推廣能力的監測。***3***根據訓練樣本集對網路進行訓練,並經過測試樣本集的測試,滿足要求的神經網路便可進行故障檢測;***4***基於BP神經網路的故障檢測和定位根據組合導航系統的實際輸入來進行。

  五、計算機網路故障處理與維護

  在本文的第一部分中已經對計算機網路故障分類進行了分析,因此計算機網路故障處理與維護也主要對硬體故障和軟體故障進行分析。***1***硬體故障處理與維護。使用者和管理者首先要檢測聯網電腦的網絡卡、網線、集線器、交換機、路由器等故障,以及檢視計算機硬碟、記憶體和顯示器是否正常執行,對於其中線路故障,線路的損壞和線路受到干擾;介面故障是插頭鬆動和埠本身的物理損壞;交換機或路由器故障是裝置出現物理損壞,造成計算機網路無法正常執行的問題,要及時對損壞的計算機硬體進行及時更換。***2***軟體故障處理與維護。主要是計算機網路設定的檢查、網路安全性的檢測、網路通暢性檢測等。檢測計算機網路裝置的執行狀態,檢測網路裝置的系統配置,以及伺服器防毒軟體的更新和升級,以及安裝網路防火牆,以保障資料傳輸與處理的安全性、可靠性。

  隨著計算機的廣泛應用,其已經成為人們生活、工作和學習的主要工具,但是同時它也給人們帶來了安全問題。計算機網路故障一旦發生,人們的生活、工作和學習都會受到影響,因此,計算機網路故障檢測顯得非常重要,其能夠預防計算機網路故障的發生或者其發生所帶來的損失。

  參考文獻:

  [1]陳敏,李旺.計算機網路中的故障定位技術研究[J].國外電子測量技術.2007***07***

  [2]張捷,薄煜明,呂明.基於神經網路預測的網路控制系統故障檢測[J].南京理工大學學報***自然科學版***.2010***01***

  [3]韋相和,李千目,張巨集.一種新的網路故障檢測方法[J].計算機工程與應用.2006***28***

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