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J-GLOBAL ID：201802244467581478   整理番号：18A0882603

多パラメータ状態におけるネットワークノードの異常故障診断シミュレーション【JST・京大機械翻訳】

Simulation of Abnormal Fault Diagnosis of Network Nodes in Multi Parameter State

著者 (2件)： Ma Yufang (商丘工学院信息与電子工程学院,河南商丘,476000) ,  Chen Jianhua (商丘工学院信息与電子工程学院,河南商丘,476000)
資料名： Jisuanji Fangzhen  (Jisuanji Fangzhen)
巻： 34  号： 11  ページ： 400-403  発行年： 2017年 
JST資料番号： C2937A  ISSN： 1006-9348  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： 多パラメータ状態の下で,ネットワークノードの異常故障の診断は,効果的にネットワークの操作品質を保証できる。ネットワークノードの異常故障の診断において,異常ノードの特性パラメータを抽出し,故障検出閾値をセットし,ネットワークノードの異常故障診断を完成する。伝統的方法は,特性ベクトルを表現し,異なる特徴ベクトルを分類できるが,故障検出の閾値を無視して,診断誤差が大きい。情報エントロピーに基づくマルチパラメータ状態の下のネットワークノードの異常故障診断方法を提案した。情報エントロピーの理論に従って,ネットワークの状態変化の影響が小さい情報エントロピーを故障特性パラメータとして抽出し,そして,クラスタ内の故障特性の再クラスタリングを,地理的位置に従って行い,そして,故障検出閾値を,この閾値を用いて,設定し,そして,この閾値を,多重パラメータ状態の下のネットワークノードの異常故障診断に適用した。実験結果は,提案した方法の故障診断精度が高く,ネットワークの安定運転品質を保証するための基礎を築くことを示した。Data from Wanfang. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *故障診断 ,  *シミュレーション ,  固有ベクトル ,  クラスタ化 ,  クラスタ ,  *ネットワーク ,  多重化 ,  *故障 ,  故障検出 ,  品質 ,  地理学
準シソーラス用語： 情報エントロピー ,  特徴ベクトル ,  特性パラメータ ,  *ネットワークノード , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (3件)： Multi-parameter state ,  Abnormal fault ,  Diagnosis

分類 (2件)： 通信網  (ND07030A) ,  計算機網  (JC03000K)

タイトルに関連する用語 (4件)： パラメータ ,  ネットワークノード ,  故障診断 ,  シミュレーション