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        基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)故障檢測(cè)方法及維護(hù)策略

        2019-05-24 14:12:12程虹
        電腦知識(shí)與技術(shù) 2019年7期
        關(guān)鍵詞:維護(hù)策略BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)

        程虹

        摘要:隨著計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的飛速發(fā)展,各種網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用平臺(tái)迅速崛起,吸引力大量網(wǎng)絡(luò)用戶,然而高頻率出現(xiàn)的計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)故障,嚴(yán)重了影響了用戶信息的安全性,為此提出基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)故障檢測(cè)方法及維護(hù)策略。通過(guò)建立、實(shí)現(xiàn)基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)故障檢測(cè)模型,結(jié)合計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)故障出現(xiàn)的多種原因,制定計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)維護(hù)策略,最終實(shí)現(xiàn)了基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)故障檢測(cè)方法及維護(hù)策略。通過(guò)仿真實(shí)驗(yàn)證明,基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)故障檢測(cè)方法可以快速準(zhǔn)確的檢測(cè)出計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)故障,具有較高的有效性。

        關(guān)鍵詞:BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò);計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò);網(wǎng)絡(luò)故障檢測(cè);維護(hù)策略;

        中圖分類(lèi)號(hào):TN913 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼:A

        文章編號(hào):1009-3044(2019)07-0173-02

        通過(guò)對(duì)網(wǎng)絡(luò)故障進(jìn)行及時(shí)檢測(cè)、診斷,來(lái)加強(qiáng)網(wǎng)絡(luò)管理,是提高網(wǎng)絡(luò)安全性、網(wǎng)絡(luò)性能、網(wǎng)絡(luò)設(shè)備利用率以及服務(wù)質(zhì)量的最有效手段之一。隨著網(wǎng)絡(luò)設(shè)備和規(guī)模日益復(fù)雜化,傳統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)故障檢測(cè)方法不在實(shí)用,基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)故障檢測(cè)成為當(dāng)前的使用率最高的檢測(cè)方法。計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)故障檢測(cè)就是一種故障狀態(tài)集的非線性映射過(guò)程,BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型能夠?qū)Ψ蔷€性映射進(jìn)行很好的處理,通過(guò)搭建基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)故障檢測(cè)模型,依托故障檢測(cè)算法,使得故障檢測(cè)模型動(dòng)作,得出計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)故障不僅僅是軟件問(wèn)題,還受網(wǎng)絡(luò)硬件設(shè)備影響。因此要多方位全面的對(duì)計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行維護(hù),確保信息數(shù)據(jù)的安全性。

        1基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)故障檢測(cè)方法

        隨著網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的飛速發(fā)展,SNMP作為一個(gè)網(wǎng)絡(luò)管理協(xié)議已被全面應(yīng)用到計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)設(shè)備狀態(tài)信息中,SNMP能夠?qū)⒂?jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)管理中地理位置分布廣泛、設(shè)備數(shù)量眾多、種類(lèi)繁多等問(wèn)題轉(zhuǎn)化為簡(jiǎn)單標(biāo)準(zhǔn)化的網(wǎng)絡(luò)管理[1]。通過(guò)檢測(cè)SNMP管理信息庫(kù)中的狀態(tài)參數(shù),就可獲得計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)的運(yùn)行情況,但是不能作為故障診斷的直接判斷條件。因此搭建基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)故障檢測(cè)模型,通過(guò)該模型對(duì)網(wǎng)絡(luò)參數(shù)進(jìn)行分析和計(jì)算,將計(jì)算后的參數(shù)作為故障診斷的征兆量。

        1.1搭建計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)故障檢測(cè)模型

        基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)故障檢測(cè)模型不需要預(yù)先給出判斷函數(shù),是一種自動(dòng)檢測(cè)識(shí)別模型?;贐P神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)故障檢測(cè)模型融合多種技術(shù),利用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和免疫算法來(lái)實(shí)現(xiàn)智能化檢測(cè)。BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)都是和免疫算法都是以生物學(xué)原理為基礎(chǔ)的技術(shù),二者在人工原理和生物學(xué)原理上各有異同。將免疫原理、BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用在計(jì)算機(jī)故障檢測(cè)中,可以提升計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)故障檢測(cè)模型的性能[2]。

        在計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)故障檢測(cè)模型中,每一個(gè)計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)故障檢測(cè)器的基本性質(zhì)都相同,但是所具有的形式確各有不同。因此,每個(gè)計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)故障檢測(cè)器的激活函數(shù)都是可變,大大提升了計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)故障檢測(cè)模型的有效性。

        1.2計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)故障檢測(cè)的實(shí)現(xiàn)

        通過(guò)在檢測(cè)過(guò)程中不斷調(diào)整網(wǎng)絡(luò)故障參數(shù),使得基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)故障檢測(cè)模型工作。當(dāng)計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)中某一網(wǎng)絡(luò)出現(xiàn)問(wèn)題,必將影響計(jì)算機(jī)系統(tǒng)的正常運(yùn)行?;贐P神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)故障檢測(cè)方法的應(yīng)用,主要是為了在計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)發(fā)生故障之前,通過(guò)其對(duì)整個(gè)計(jì)算機(jī)系統(tǒng)自動(dòng)進(jìn)行檢測(cè),尋找可能會(huì)出現(xiàn)故障的地方,在故障發(fā)生前,通過(guò)采取數(shù)據(jù)備份、復(fù)制、轉(zhuǎn)移等手段對(duì)計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)進(jìn)行處理,來(lái)保證數(shù)據(jù)的完整性、安全性[3]。計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)故障檢測(cè)算法如下所示:

        Var Dp: //初始進(jìn)程p

        Then://檢測(cè)網(wǎng)絡(luò)故障模塊

        Rp『π』:初始進(jìn)程p對(duì)個(gè)計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)故障抗體庫(kù)υ

        And://SNMP管理信息庫(kù)δ中的任何一個(gè)進(jìn)程都有對(duì)應(yīng)的定時(shí)器;

        初始化:

        Dp=φ;

        For all data if q do rp『q』=δ+υ;

        開(kāi)始檢測(cè),間隔時(shí)間ξ發(fā)送消息:

        For all data if q do send to q;

        接收結(jié)果, q接收到消息后,重置:

        Rp『q』=δ+υ;

        檢測(cè)故障,當(dāng) rp『q』超間隔時(shí)間δ時(shí):

        Dp=Dp∪『q』

        該計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)故障檢測(cè)方法是以網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)信息延遲為主要依據(jù),ξ為信息故障檢測(cè)的發(fā)送周期,網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)節(jié)點(diǎn)按ξ周期發(fā)送消息,如果在一定時(shí)間內(nèi)還沒(méi)接收到檢測(cè)應(yīng)答反饋消息,則表示該計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)出現(xiàn)故障[4]。

        通過(guò)建立、實(shí)現(xiàn)基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)故障檢測(cè)模型,得出計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)故障不僅僅是軟件問(wèn)題,還受網(wǎng)絡(luò)硬件設(shè)備影響,即客觀與主觀兩個(gè)方面,因此要從各個(gè)方面對(duì)計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行維護(hù)。

        2計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)維護(hù)策略

        在基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)故障檢測(cè)方法上,結(jié)合計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)故障出現(xiàn)的多種原因,制定計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)維護(hù)策略。通過(guò)合理設(shè)置相應(yīng)維護(hù)體系,在網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)中設(shè)置多重防護(hù),實(shí)現(xiàn)預(yù)防為主的網(wǎng)絡(luò)安全維護(hù)策略。

        首先要增強(qiáng)用戶網(wǎng)絡(luò)信息安全意識(shí),用戶在實(shí)際應(yīng)用計(jì)算機(jī)工作時(shí),不要輕易打開(kāi)腳本特殊的文件,以及來(lái)路不明的e-mail,盡量在各大應(yīng)用平臺(tái)上下載游戲程序以及軟件程序,不要在不正規(guī)的網(wǎng)站上下載[5]。除此之外,計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)密碼應(yīng)采取數(shù)字與字母混合的方式設(shè)置,這樣可以給黑客惡意攻擊增加困難系數(shù)。然后還要安裝防火墻軟件,防火墻軟件能夠有效阻止黑客攻擊,在計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)中設(shè)置一個(gè)安全屏障,確保計(jì)算機(jī)信息處于安全系數(shù)比較高的區(qū)域內(nèi)。接下來(lái)還要在計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)維護(hù)中,有效隱藏IP地址,IP地址在計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)中的重要性不容忽視。IP地址能夠?qū)?nèi)部網(wǎng)絡(luò)與外部網(wǎng)絡(luò)有效轉(zhuǎn)接,從而合理化控制用戶的訪問(wèn)類(lèi)型。最后用戶還需提高警惕,及時(shí)備份資料,用戶要將網(wǎng)絡(luò)信息維護(hù)工作重視起來(lái),提高警惕,日常進(jìn)行殺毒,嚴(yán)密保管資料信息。

        計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)維護(hù)策略主要途徑是規(guī)范網(wǎng)絡(luò)秩序,時(shí)刻保持警惕,強(qiáng)化網(wǎng)絡(luò)信息安全意識(shí),從用戶自身角度將計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)維護(hù)水平提高。

        3仿真實(shí)驗(yàn)

        本文以計(jì)算機(jī)的四種主要網(wǎng)絡(luò)故障診斷為實(shí)驗(yàn)依據(jù),仿真驗(yàn)證基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)故障檢測(cè)方法和傳統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)故障檢測(cè)方法的有效性。

        3.1數(shù)據(jù)準(zhǔn)備

        計(jì)算機(jī)的四種主要網(wǎng)絡(luò)故障分別是:模塊硬件故障、線路故障、配置文件錯(cuò)誤以及網(wǎng)絡(luò)協(xié)議錯(cuò)誤。為了比較基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)故障檢測(cè)方法和傳統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)故障檢測(cè)方法檢測(cè)速度和準(zhǔn)確率,將多種參數(shù)設(shè)為相同值,借助Matlab的logsig函數(shù),得出檢測(cè)速度和準(zhǔn)確率。

        3.2實(shí)驗(yàn)分析

        實(shí)驗(yàn)后基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)故障檢測(cè)方法和傳統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)故障檢測(cè)方法的實(shí)驗(yàn)結(jié)果如圖1所示。

        橫坐標(biāo)為故障檢測(cè)時(shí)間,縱坐標(biāo)為故障檢測(cè)準(zhǔn)確率,由圖1可知,基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)故障檢測(cè)方法可以快速準(zhǔn)確的檢測(cè)出計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)故障,而傳統(tǒng)計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)故障檢測(cè)方法隨著檢測(cè)時(shí)間的增加準(zhǔn)確率有所增加,想要確保準(zhǔn)確率就要花費(fèi)大量檢測(cè)時(shí)間。由實(shí)驗(yàn)證明,本文提出的檢測(cè)方法具有較高的有效性。

        4總結(jié)

        網(wǎng)絡(luò)技術(shù)發(fā)展的主要障礙是計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)信息安全問(wèn)題,如何及時(shí)檢測(cè)出計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)故障,如何維護(hù)網(wǎng)絡(luò)安全,成為來(lái)人們普遍關(guān)注的問(wèn)題。通過(guò)建立、實(shí)現(xiàn)基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)故障檢測(cè)模型,結(jié)合計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)故障出現(xiàn)的多種原因,制定計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)維護(hù)策略,最終實(shí)現(xiàn)了基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)故障檢測(cè)方法及維護(hù)策略。希望本文能為計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)故障檢測(cè)以及安全維護(hù)提供參考依據(jù)。

        參考文獻(xiàn):

        [1] 李笑竹,陳志軍,樊小朝,等.基于ACS-SA文化基因算法的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)變壓器故障診斷[J].高壓電器,2018(6).

        [2] 賈嶸,李云橋,張惠智,等.基于改進(jìn)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的光伏陣列多傳感器故障檢測(cè)定位方法[J].太陽(yáng)能學(xué)報(bào),2018(7).

        [3] 朱文輝,黃晉英,衛(wèi)潔潔,等.基于DHMM和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的齒輪箱故障診斷研究[J].組合機(jī)床與自動(dòng)化加工技術(shù),2018(7).

        [4] 于德亮,李妍美,丁寶,等.基于思維進(jìn)化算法和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的電動(dòng)潛油柱塞泵故障診斷方法[J].信息與控制,2017(6):62-69.

        [5] 張一茗,李少華,陳士剛.基于ReliefF特征量?jī)?yōu)化及BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)識(shí)別的高壓隔離開(kāi)關(guān)故障類(lèi)型與位置診斷方法[J].高壓電器,2018(2).

        【通聯(lián)編輯:光文玲】

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