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J-GLOBAL ID：201702243464020957   整理番号：17A1519631

二分グラフモデルに基づく通信情報ネットワークの故障の位置決めと位置決めのための新しい方法を提案した。【JST・京大機械翻訳】

Network fault location based on bipartite graphs for communication and information networks

著者 (4件)： Cui Limin (華北電力大学経済与管理学院,北京102206;国家電网新疆電力公司信息通信公司,新疆烏魯木斉830018) ,  He Qingsu (国家電网電子商務有限公司,北京,100053) ,  Wang Junsheng (国家電网電子商務有限公司,北京,100053) ,  Shi Xin (国家電网電子商務有限公司,北京,100053)
資料名： Dianxin Kexue  (Dianxin Kexue)
巻： 33  号： 3  ページ： 76-82  発行年： 2017年 
JST資料番号： C3333A  ISSN： 1000-0801  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： 国家ネットワーク情報通信ネットワークは二つの運送システムに依存し、それぞれ情報ネットワークと通信ネットワークの故障定位と分析を実現するが、通信ネットワーク故障は常に情報ネットワーク故障を引き起こし、いかに効率よく通信情報ネットワーク故障の連合定位を行うかは早急に解決すべき問題である。情報通信ネットワークの共同故障位置決め問題に対して、二分グラフモデルに基づく故障連合定位アルゴリズムを提案した。まず第一に,通信網のネットワークノードの関連性に従って,ネットワーククラスタをクラスタ化し,各クラスタをサブドメインとする。第二に,二分グラフに基づく故障関連の影響モデルを確立し,最後に,複数のサブドメインにおけるネットワーク故障を分析するために,ターゲット配列法を用いて,通信ネットワークにおける関連故障の効率的で正確な位置決めを実現した。実験結果により,提案した故障診断法の故障診断率が85%~95%に達することを示した。Data from Wanfang. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *通信 ,  クラスタ化 ,  定位 ,  *情報ネットワーク ,  クラスタ ,  交通システム ,  *モデル ,  アルゴリズム ,  *位置決め ,  故障診断 ,  通信網 ,  *ネットワーク ,  *故障
準シソーラス用語： 情報通信ネットワーク ,  *二部グラフ , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (3件)： fault correlation location ,  network clustering ,  bipartite graph fault correlation model

分類 (1件)： 電話・データ通信・交換一般  (ND11010T)

タイトルに関連する用語 (4件)： グラフモデル ,  情報ネットワーク ,  故障 ,  提案