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王新苗

作品数:10 被引量:51H指数:4
供职机构:武汉大学电子信息学院更多>>
发文基金:国家自然科学基金国家高技术研究发展计划更多>>
相关领域:自动化与计算机技术电子电信理学更多>>

文献类型

  • 8篇期刊文章
  • 2篇学位论文

领域

  • 8篇自动化与计算...
  • 5篇电子电信
  • 1篇理学

主题

  • 7篇网络
  • 5篇网络管理
  • 3篇通信
  • 3篇通信网
  • 2篇遗传算法
  • 2篇知识发现
  • 2篇神经网
  • 2篇神经网络
  • 2篇数据挖掘
  • 2篇通信网络
  • 2篇网络技术
  • 2篇理发
  • 2篇计算机
  • 2篇计算机网
  • 2篇计算机网络
  • 2篇管理发展
  • 2篇管理发展趋势
  • 2篇分析方法
  • 2篇TCP/IP
  • 2篇IP网

机构

  • 10篇武汉大学

作者

  • 10篇王新苗
  • 6篇晏蒲柳
  • 4篇黄天锡
  • 1篇管荣生

传媒

  • 2篇电子展望与决...
  • 2篇武汉大学学报...
  • 1篇电子技术应用
  • 1篇小型微型计算...
  • 1篇世界电信
  • 1篇电子科学学刊

年份

  • 1篇2001
  • 2篇2000
  • 5篇1999
  • 1篇1998
  • 1篇1997
10 条 记 录,以下是 1-10
排序方式:
基于知识发现的网络故障诊断与预测方法研究
该文首先介绍了网络自动故障诊断的意义和困难,综述了网络故障诊断的主要方法和研究进展,分析了基于网管数据库的知识发现方法在网络自动故障变化和预测研究中存在的一些有待解决的问题,提出了该文的主要研究内容和指导思想.在进行 网...
王新苗
关键词:网络管理数据挖掘关联图神经网络
通信网络性能评价的并行分析方法被引量:2
1998年
应用控制科学理论离散事件动态系统摄动分析思想,提出了一种基于无时钟事件追踪法进行并行仿真的快速算法.根据被模拟网络在一组参数下的仿真样本轨迹,同时并行构造一簇不同参数集合下的网络系统样本轨迹.实验结果表明该算法大大提高了通信网随机模拟与性能评估的效率.
王新苗管荣生晏蒲柳
关键词:通信网络性能评价
网络管理告警数据库中时序规则挖掘的一种新方法被引量:10
2001年
提出一种基于“最小发生的双时间窗口约束”时序规则挖掘新方法 .该方法依据“双时间窗口”约束和“最小发生”判据 ,可判别在一个时间窗内的哪些告警事件导致了另一个时间窗内告警集合事件的产生 ,快速寻找出不同网络设备告警与其它网络设备告警之间的关联知识 .通过对采集某省级 IP网的告警数据库进行规则挖掘实验 ,表明该方法可以准确、快速地挖掘出海量网络告警数据库中大量有意义的时序规则 ,这些规则可作为先验知识用来指导网络智能化故障定位。
王新苗晏蒲柳黄天锡
关键词:数据挖掘计算机网络
IP网络技术及IP网络管理发展趋势被引量:5
1999年
概要论述了笔者对未来IP网络技术及IP网络管理发展趋势的看法。首先介绍IP网络技术的特点,接着阐述并讨论了IP网络相关技术的发展状况和未来IP网络技术及其管理的发展趋势,提出了发展统一IP网络需注意的一些问题。
王新苗
关键词:IP网络技术IP网络管理TCP/IP协议
IP网络技术及IP网络管理发展趋势
1999年
王新苗晏蒲柳
关键词:IP网络技术IP网络管理三网合一因特网
网络管理的非集中式方法
1999年
网络管理系统存在三种基本结构:集中式、层次式和分布式。信息网络系统正朝着日益复杂化和分布化的方向发展,集中式网络管理方法已难以满足现代大型通信网络的有效管理。本文讨论了目前最重要的几种非集中式网络管理应用系统,通过比较指出了各系统的前景及展望。
王新苗晏蒲柳黄天锡
关键词:网络管理集中式层次式分布式通信网
大规模TCP/IP互连网络对智能网络管理的要求
1999年
王新苗
关键词:TCP/IP互连网络智能网络管理计算机网络
基于公共通信网络犯罪的计算机辅助捕获系统
王新苗
关键词:犯罪
多层前向神经网络的自适应遗传算法训练被引量:19
1999年
提出了一种改进的自适应遗传算法 I A G A,它利用网络结构的特点,采用前向自适应技术,实现对神经网络的有效训练.实验表明,该算法优于 B P算法、标准遗传算法 B G A 和普通自适应遗传算法 A G A。
王新苗晏蒲柳黄天锡
关键词:神经网络遗传算法自适应
基于改进遗传神经网络模型的通信网络故障识别和告警相关性分析方法被引量:14
2000年
随着通信网络自身规模、带宽和复杂度的不断增加以及用户对网络服务质量要求的不断提高,迫切需要智能化的网络管理系统对当今高速通信网络进行有效和可靠的管理,而故障管理正在变的比以往任何时候都更加困难和重要。当网络产生某一故障或失效时,往往在短时间内产生成千上万个告警信息,因而分析这些告警的相关性也变得更加复杂。现有的一些告警分析系统均在不同程度上存在可扩充能力差,难于应付复杂局面,缺乏学习能力等不足。本文提出了一种基于改进遗传神经网络模型的故障识别和告警相关性分析方法。实验表明,这种方法可克服一般告警相关性分析方法的局限,不仅简单,而且在网络学习和训练效率上也高于传统的BP算法,标准遗传算法和一般的自适应遗传算法。
王新苗晏蒲柳黄天锡
关键词:故障识别告警相关性遗传算法通信网
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