关于网络故障检测技术论文
计算机网络故障种类较多，计算机网络故障检测是一个复杂的系统工程，下面是学习啦小编整理的关于网络故障检测技术论文，希望你能从中得到感悟!
关于网络故障检测技术论文篇一
计算机网络故障检测
学习啦在线学习网 摘要：计算机网络故障种类较多，计算机网络故障检测是一个复杂的系统工程，不仅对网络故障处理步骤有所要求，而且对网络故障分析方法以及计算机故障维护都有极高的要求。为此，本文也主要从这几个方面对计算机网络故障检测进行分析。
关键词：计算机;网络故障;检测
中图分类号：TP306.3 文献标识码：A文章编号：1007-9599(2012)03-0000-02
学习啦在线学习网 Computer Network Fault Detection
学习啦在线学习网 Wang Liyan
(Beijing Lucency Environ-Tech Co.,Ltd.,Beijing100039,China)
学习啦在线学习网 Abstract:The 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.
学习啦在线学习网 Keywords:Computer;Network failure;Detection
计算机网络的日常维护是保障网络安全的一项基础工作。计算机网络故障不仅影响网络的正常运行，而且对计算机网络的使用效率也会产生影响。因此，应该有效的预防计算机网络故障是非常重要的。计算机网络故障检测在预防计算机网络故障时显得非常重要。
一、计算机网络故障分类
学习啦在线学习网 本文就计算机网络故障分类主要从两个方面进行分析：(1)按网络故障的性质来分，网络故障主要分为物理故障和逻辑故障。一般而言物理故障比较容易解决，它主要是在设备、线路等位置出现问题，有的是由于人为因素多导致的硬件故障。物理故障的表现一般都是断断续续的网络连接，或者完全断开的网络连接。逻辑故障相对较复杂，主要发生在软件方面，其实也就是软件方面的故障，如网卡驱动问题、IP地质冲突问题、网络协议问题等。这种故障一般都使网页无法浏览，网速变慢等。(2)按网络故障的不同对象来分，网络故障主要分为主机故障、线路故障、路由器故障。主机故障的出现往往都是由于主机配置不当所引起的;线路故障表现为线路不同、路由器配置错误等;路由器故障通过表现线路发生故障，线路故障与路由器故障有时是一样的。除此之外，计算机网络故障还可分为安全故障。此故障主要就是在启动多余的服务情况下攻击者的攻击主要是通过多余进程的正常服务和漏洞来进行的。
学习啦在线学习网 二、计算机网络故障处理步骤
学习啦在线学习网 计算机网络故障处理是一个相对复杂的过程，其需要相应的步骤支持，才能确保故障很好处理。第一步，计算机网络使用者和管理者要明确网络故障的现象，收集造成故障有关的一切信息。第二步，使用者和管理者要根据网络故障的现象和已经收集的信息，分析故障产生的原因，制定相应的故障处理方案。第三步，在进行故障处理的过程中随时做好检测工作，保证计算机网络故障有效解决。第四步，使用者和管理者要总结故障处理过程中积累下来的经验，为以后故障处理提供可靠的参考数据与信息。
三、计算机网络故障分析方法
计算机网络故障产生的原因很多，比较复杂，因此，计算机网络故障分析需要全面进行，采用科学有效的方法对故障进行分析，才能为故障的解决提供可靠的参考依据。一般采用的方法是工具检测法、经验分析法、网络连接结构分析法。首先，工具检测法主要检测网络配置是否正确、网络服务和网络协议是否安装正确，对于系统的应用程序采用专门的检测软件，检测网络是否正常运行，各项参数以及相应结果是否正常。工具检测法是计算机网络故障检测最常用的方法。其次，经验分析法，其主要依靠网络的管理人员在长期维护网络工作设备的过程中积累一定的维护经验，针对设备相关配置情况以及排除故障等方面，采用恰当的方法进行故障处理。一般经验分析法所维护的设备主要是路由器检测、交换机检测等。再次，网络链接结构分析法，计算机网络的结构主要是由服务器、网络链路和客户机组成的，因此在检测计算机网络故障时要从这三个方面进行检测，主要是针对计算机硬件、软件以及驱动程序、应用程序、计算机病毒等多个方面进行排查，以明确计算机网络故障产生的根本原因。
学习啦在线学习网 四、计算机网络故障检测
学习啦在线学习网 随着计算机网络技术的快速发展，计算机网络故障检测已经成为准确判断计算机网络故障的一种可靠方法。本文以神经网络的计算机网络故障检测为主进行分析。神经网络不需要预先给出有关模式的经验知识和判别函数，它是一种自适应的模式识别技术，它所形成的决策区域是通过自身的学习机制自动形成的。决定网络的特性的因素有拓扑结构、学习和训练规则、神经元特性。网络获得某种映射关系是通过状态信息来对不同状态的信息进行训练而来的。并且网络可以连续学习，这种映射关系在环境发生改变时可进行自适应调整。对BP神经网络的理论研究表明：具有一个输入层和一个线性输出层，至少一个S型激活函数的隐含层的BP网络，能够以任意精度逼近任何连续可微函数。使用S型激活函数时BP网络输入与输出关系：
输入：
输出：
输出的导数：
神经网络是由大量的神经元广泛互连而成的网络，目前BP神经网络是现在应用最广泛的一种神经网络，本文以BP神经网络为例来对计算机网络故障进行检测。BP神经网络是单向传播的多层前向网络，它由输入层、中间层和输出层组成，中间层可有若干层，每一层的神经元只接受前一层神经元的输出。BP神经网络中没有反馈，同一层的节点之间没有耦合，每一层的节点只影响下一层节点的输入。图1为BP神经网络结构图。BP神经网络的特点如下：(1)非线性映射能力。大量输入-输出模式映射关系存贮在神经网络中，不需要对这种映射关系的数学方程进行事先了解。只要具有充足的样本模式对网络进行学习训练，它就能够完成非线性映射(从n维输入空间到m维输出空间)。(2)泛化能力。当训练时，没有见过非样本数据，其也能够完成正确的映射。这就是所谓的泛化能力。(3)容错能力。网络的输入输出规律受输入样本中带有较大的误差甚至个别错误影响较小。
图1 BP神经网络结构图
学习啦在线学习网 BP神经网络模型算法是一种监督学习算法，在对网络进行训练的前提条件就是有p个输入和输出样本对(X1,Y)，(X2，Y2)，…，(Xp,Yp)。标准的BP网络训练算法可分为两布训练，即信息的正向传递和误差的反向传播。
BP神经网络模型只有一个输入和一个输出与外界相联系，其与“黑匣子”很相似。神经网络模型训练是通过采集的样本数据和BP算法来进行的，使其与组合导航系统原始算法模型的非线性特征越来越近。如图2所示BP神经网络故障检测算法的原理图。从图2中可以看出，基于神经网络的计算机网络故障检测分为两个步骤。首先，要满足神经网络训练所需的足够的样本数量，然后得到期望的诊断网络;其次，根据当前诊断输入，来对系统进行诊断，利用神经网络进行诊断。一般情况下，先要对诊断的原始数据和训练样本数据进行处理，然后才开始学习和诊断，诊断过程主要包括两个内容――预处理和特征选取/提取，从而能够为网络诊断提供合适的诊断输入和训练样本，这也是基于神经网络的计算机网络故障检测的主要目的。
图2 BP神经网络的计算机网络故障检测
基于神经网络的计算机网络故障检测的一般步骤和注意事项如下：(1)合理的网络结构的规模的确定，尤其是网络中间层神经元个数的选择是网络结构确定和网络性能的关键;(2)训练样本集和测试样本集的确定。训练样本集的作用就是对网络进行训练，而测试样本集的作用就是对网络训练的效果和推广能力的监测。(3)根据训练样本集对网络进行训练，并经过测试样本集的测试，满足要求的神经网络便可进行故障检测;(4)基于BP神经网络的故障检测和定位根据组合导航系统的实际输入来进行。
五、计算机网络故障处理与维护
学习啦在线学习网 在本文的第一部分中已经对计算机网络故障分类进行了分析，因此计算机网络故障处理与维护也主要对硬件故障和软件故障进行分析。(1)硬件故障处理与维护。使用者和管理者首先要检测联网电脑的网卡、网线、集线器、交换机、路由器等故障，以及查看计算机硬盘、内存和显示器是否正常运行，对于其中线路故障，线路的损坏和线路受到干扰;接口故障是插头松动和端口本身的物理损坏;交换机或路由器故障是设备出现物理损坏，造成计算机网络无法正常运行的问题，要及时对损坏的计算机硬件进行及时更换。(2)软件故障处理与维护。主要是计算机网络设置的检查、网络安全性的检测、网络通畅性检测等。检测计算机网络设备的运行状态，检测网络设备的系统配置，以及服务器杀毒软件的更新和升级，以及安装网络防火墙，以保障数据传输与处理的安全性、可靠性。
随着计算机的广泛应用，其已经成为人们生活、工作和学习的主要工具，但是同时它也给人们带来了安全问题。计算机网络故障一旦发生，人们的生活、工作和学习都会受到影响，因此，计算机网络故障检测显得非常重要，其能够预防计算机网络故障的发生或者其发生所带来的损失。
参考文献：
学习啦在线学习网 [1]陈敏,李旺.计算机网络中的故障定位技术研究[J].国外电子测量技术.2007(07)
学习啦在线学习网 [2]张捷,薄煜明,吕明.基于神经网络预测的网络控制系统故障检测[J].南京理工大学学报(自然科学版).2010(01)
[3]韦相和,李千目,张宏.一种新的网络故障检测方法[J].计算机工程与应用.2006(28)
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