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J-GLOBAL ID：201902288710982570   整理番号：19A0216060

時間,空間とルールに基づく無線ネットワーク警報関連手法【JST・京大機械翻訳】

Wireless Network Alarm Correlation Based on Time,Space and Rules

著者 (5件)： Wan Ying (四川大学計算机学院 成都 610065) ,  Hong Mei (四川大学計算机学院 成都 610065) ,  Chen Yuxing (四川大学計算机学院 成都 610065) ,  Wang Shuai (四川大学計算机学院 成都 610065) ,  Fan Zhening (四川大学計算机学院 成都 610065)
資料名： Jisuanji Kexue  (Jisuanji Kexue)
巻： 45  号： z2  ページ： 287-291  発行年： 2018年 
JST資料番号： C2530A  ISSN： 1002-137X  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： 無線ネットワーク応用の普及はネットワーク故障管理をネットワーク運維のキーとなる。大量のネットワーク警報データから警報と位置決め源の故障を正確に見つけるために,時間,空間と規則に基づく無線ネットワーク警報相関法を提案した。方法は,エキスパートルールベース,ネットワークトポロジー,および警報の時系列に基づいて,時間,空間,および従来の単一ルール警報相関法を結合させ,ソース警報を総合的に位置決めした。大規模複合ネットワーク構造に対して、階層相関の方法を用いて、大型複雑ネットワーク構造に対して、階層関連方法を採用して、警告のサブネットをまず発見し、さらに、このサブネットのノード間から警告のノードを見つけ出す。同時に,ネットワークトポロジーとエキスパートルールベースを動的に維持することによって,無線ネットワークの動的変化特性に適応できる。実験結果は,時間,空間と規則に基づく警報相関法の精度が86.6%であることを示した。Data from Wanfang. Translated by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *警報 ,  位置決め ,  *ネットワーク ,  ルールベース ,  ネットワーク構造
準シソーラス用語： 動的変化 ,  サブネットワーク ,  複雑ネットワーク ,  ネットワークトポロジー ,  故障管理 ,  *無線ネットワーク , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 人工知能  (JE08000Z) ,  計算機網  (JC03000K)

タイトルに関連する用語 (4件)： ルール ,  無線ネットワーク ,  警報 ,  手法