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基于多智能混合的网络性能管理系统研究 崔浩( 计算机应用技术) 指导教师：全兆岐教授梁鸿副教授 捅芰 本文的主要工作是通过研究人工智能技术在网络性能管理中的应 用，发现目前的网络性能管理系统存在智能化不足的特点，为了提高 网络性能管理系统的智能化，通过研究专家系统、神经网络和粗糙集 理论三种技术，结合网络性能知识的特点，提出了一种基于多智能混 合的网络性能管理系统r s n n e s ，该系统采用了粗糙集理论与神经网 络、神经网络与专家系统松耦合的结合方式，粗糙集作为系统前端对 网络性能知识离散、约简和规则抽取，神经网络训练经属性约简后形 成的样本集，专家系统负责解释和完成人机交互。系统中粗糙集与神 经网络的融合是系统设计的重点，本文详细介绍了两者结合的原理， 并以此构建了系统的框架结构。本文还研究了网络性能的知识获取和 知识表示，实现了网络性能管理系统，提高了网络性能管理的智能化 水平。该系统对于处理其它领域问题也具有一定的适用性。 关键词：专家系统神经网络粗糙集网络性能管理 t h er e s e a r c ho ft h en e t w o r k p e r f o r m a n c e m a n a g e m e n t b a s e do n t h em u l t i i n t e l l i g e n th y b r i ds y s t e m c u ih a o ( c o m p u t e r a p p l i c a t i o nt e c h n o l o g y ) d i r e c t e db yp r o f e s s o rt o n gz h a o q i ，a s s o c i a t e - p r o f e s s o rl 1 a n gh o n g a b s t r a c t n 圮m a i ni d e ao ft h i sp a p e ri st os t u d yt h ei n t e l l i g e n c eo fn e t w o r k p e r f o r m a n c em a n a g e m e n t t h em u l t i i n t e l l i g e n th y b r i ds y s t e mw a s d e s i g n e dt oi m p r o v et h ei n t e l l i g e n c eo f n e t w o r kp e r f o r m a n c em a n a g e m e n t b yt h ei n t e g r a t i o no f v a r i o u si n t e l l i g e n tt e c h n i q u e s o nt h eb a s i so fi m p r o v i n gt h ei n t e l l i g e n c eo fn e t w o r kp e r f o r m a n c e m a n a g e m e n t ，w ed e s i g n e dt h em u l t i i n t e l l i g e n th y b r i ds y s t e m ( r s n n e s ) b yr e s e a r c h i n gr o u g hs e t e x p e r ts y s t e ma n dn e u r a ln e t w o r k t h ew a yo f i n t e g r a t i n go ft h er s n n e si sl o o s ec o u p l i n gb yt h r e et e c h n i q u e se a c h o t h e r 1 1 1 ek n o w l e d g eo fn e t w o r k p e r f o r m a n c ei sd i s p o s e d ，r u l ee x t r a c t e d ， d i s p e r s e da n dr e d u c e db yr o u g hs e t t h ek n o w l e d g eb e c o m e st h es a m p l e s t r a i n e db yu s eo fn e u r a ln e t w o r k t h ee x p e r ts y s t e mi sr e s p o n s i b l ef o r i n t e r p r e t i n gm e c h a n i s ma n dc o m p l e t i n gm a n m a c h i n ei n t e r f a c e t h e e m p h a s i sl i e so n t h ei n t e g r a t i o no fe sa n dn n t h ep a p e rp r e s e n t st h e p r i n c i p l e so ft h ei n t e g r a t i o no fe sa n dn na n dc r e a t e si t ss t r u c t u r e i n a d d i t i o n ，t h ep a p e ri l l u s t r a t e st h ek n o w l e d g ea c q u i s i t i o na n dr e p r e s e n t i n g a b o u tn e t w o r kp e r f o r m a n c e ，a n dc o m p l e t e st h ei n t e l l i g e n c eo fn e t w o r k p e r f o r m a n c em a n a g e m e n t t h ev a r i e t yo fs y s t e mc a na p p l i e dt oa n yo t h e r f i e l d s k e yw o r d s ：e x p e r ts y s t e m ，n e u r a ln e t w o r k ，r o u g hs e t ，n e t w o r k p e r f o r m a n c em a n a g e m e n t 独创性声明 零入声臻囊璺交豹论文是我个入在鼯爆撵霉下进行熬磷究工俦及 取得的研究成果。尽我所知，除了文中特别加以标注和致澍的地方外， 论文中不包含其他人融经发表或撰写过的研究成果，也不包含为获得 审黼霹渍大学或茭它教窍秘襁静学霞或诞书藤使嗣过豁赫秘。与我一 鞠王箨戆同忘霹本磺究耩寝戆 壬嚣贡麸泠暇在论文串佟了鹾凌麴说臻 并表示了谢意。 签名： 驯零7 r , e l 芗护r 美子论文蠖爱授投的说蹊 本人完全了解中幽丽油大学有关保掰、使用学位论文的规定，即： 学校有权保留送交论文盼复印件及电子版，允许论文被资阕和借阕： 学校可以公布论文的全部或部分内容，弼以聚用影印、缩印或其他复 涮手段僳存论文。 ( 保密论文猩解密螽应遵守我怒定) 攀象签名： 簿爨签名： 矾簿 甓 黟冠 删棼罗冀歹驴瓣 匪 中闫彳l 油大学r 牛东) 烦十论文第1 幸绪论 第1 章绪论 1 1 研究背景和研究意义 随着计算机网络的发展与普及，网络规模和网络结构变得同益庞 大，网络中采用的先进技术也r 益复杂，用户对网络的可靠性和可用 性提出了更高的要求，这就增加了网络管理人员的工作复杂度，为了 减轻网络管理人员的工作强度，国内外的许多专家学者开始研究网络 管理的智能化，然而目前智能化的网络管理系统还很少，对网络的管 理还比较简单，大部分日常管理都是靠系统管理员的经验，因此，研 究计算机网络管理的智能化，保证网络正常高效运行，具有重要的现 实意义。 国际标准化组织将网络管理分为五大功能域i l l ：配置管理、性能 管理、故障管理、安全管理和计费管理，本文主要研究网络性能管理 的智能化，对网络性能的分析是网络智能化管理的基础，是进行知识 推理最根本的依据i z j 。 随着人工智能理论的发展，众多的技术都可以用来提高网络性能 管理的智能化水平，如专家系统、神经网络、人工免疫学、粗糙集理 论、模糊逻辑等等。针对网络性能知识的多样性、复杂性、不精确性 和不完整性等特点，以及网络性能管理的互动性要求，要提高网络性 能管理的智能化水平，单靠一两种人工智能技术是很难实现的，这就 必然要求我们融合多种技术解决网络性能管理问题，鉴于粗糙集理论 对不完整和不精确信息的处理能力，神经网络良好的并行性和容错性 以及专家系统的解释功能和人机交互功能，因此，采用粗糙集理论、 神经网络和专家系统相结合的方式，设计一个多智能的混合系统 ( r s n n e s ) ，用它来解决网络性能管理的智能化问题，具有一定的研 究价值和现实意义。 1 2 国内外研究现状 专家系统在网络管理中的研究始于2 0 世纪9 0 年代初，至今已有 一定的发展历史，故障诊断和网络维护是人工智能应用最早的网络管 中闭“出人举( 牛东) i f i _ ! l 论上 籀f 常锗论 邋壤竣，然孬瘟予瀵瓣入工餐貔技零有耀，瑟麓靛方法怒麓旗熬专家 系统，麓此智能翻：程度很低，知识在线获取的能力较差，蹙复杂鹃 灏终管理系绫，织懿予磺突秘滚游除段，势豆大部分专家聚统在瓣络 篱疆孛懿藏矮都楚数骧管瑾，攘少蠢关予瓣络拣蕊管理方鬻浆磅究。 文献f 3 1 分橱了斑上海交邋大学金桥网络工程中心与鹾本寓道 公司龠作歼发的繁一个中文嘲终管理系绫n e t w a l k 。设系统申具有懿 餐能经袭堍在系统中肖个莉题分析数攒库，髑予协助潮络篱壤员分 析鳓络巾的故障与阎题，并挝出可能的解决方案。 文献阳提窭了将瞧熬分撰毒专家系统二誊缨会痘黉予瓣终警璐 工作中的思想。 耱经鼷终帮专象系统郡镪念知谶获取、知识波忝、鲡谈蒎瑗、翘 浚囊麟等攥终。传统专家系绫留享枣经网络零 学逡麓滚综会，劳黧入潦 朦次知识，取长补缀，充分发撵器鸯的特长，将会罐高智能系统鳓餐 力承乎瑟嗣。毒睾多学豢缀捷毒了掌枣经耀络鞠专豢蓉绫簿蔹零巍髑终警遴* 巾豹应麓l t 朝。文献【9 】艨灞个f b p n n 模糊神经鬻络专家系缝迸行黼 络性能管理，但只怒对网络的一些瓶颈进行检测，做出模糊刿断：好、 零等、不姆，莠寒琴| l 蠲专家系统艇舞镣绘基合理佬羧避意麓，舞戆零 平并不满。 这些研究憾熬袭骥，专豢系绫岛棒缀隧络霞解决网络管璞的鼹帮 灏嚣方谣取得了黧积极成黎，但存在个狠鲷显的不足藏魁大多数 餐能化的潮络管理研究集中谯究成网络管理中的敬障管理工作，丽究 袋髓戆警毽工终豁系绞楣辩柬说数鲎较少，嚣登大帮分鬻络浚管瑗 z 佟主冀宠成瞧黢箍测郝分，朝网络管避智能纯不跫，劳艇辩予其露 不宠金憾鞭不确定髅麴网络憋黥知谖，啦毽静系缝帮不能缀璺 婚解决， 羧鼗萼l 入凝糙集遴谂泉楚瑾潮络瞧麓鬣浚，宅# 籀糍霹终瞧缝繁蘧豹 餐熊他求平。 粳糙鬃理论是近年沫国内夕 硪究的焦点，宦谯处理不确定知议张 不宠整知识方蕊篡裔独特豹慧力，蓦翔程数据携掇、知移 发黼、教簿 诊敷等方鼷德瓢了广泛地皮用。在喇络管理方露，粳糙集与神经弼终 结合楚毽瓣终敏簿诊麟器鸯诲多学孝终避戆究，鲡文毂f | 键，弓l 入 中阑也油入学( 毕东) 碗卜论土 擒j 莆绪论 椒糙集作为b p 网络的个动量节点来宛成网络故障诊断；文献 11 1 孛，愿凝凝集与抟终嬲终，提出键路转竣爨敖隧诊叛静r s n n 箕法， 燕魏零一致猿琵下豹簸簿援襄获驳彝学习稃本韵渗纯处瑾等。这些疆 究郡爨基于网络馥障诊鞭的，也就是缀少肖荚予粮糙集与亭孛缝掰络结 合在网络性能管理方面研究的，而且粗耥粲与神经网络的结合戤然在 一定程度上提赢了领域鹂题的智能性，但对于用户来说这是个“黑盒 予”，不憨给用户嶷婷黪结论麟释与人机器蠢，交互，整不强。 _ i 覆_ i 熏分辑国建矮对予专家系统、孝孛缀溺终岛粳趱集在瓣终镶麓管 理方蕊的应用，发现都存在一定的缺点：麓予专家系统的阚络畿能管 璎系统智能化程度较低；基于神经网络与专家系统结合的智能混合系 统冤法处理不完整和不精确的网络性能知识；丽粗糙集与神经网络的 结食在网络性能管理方磷的应用。目静还处予起步阶段，研究鞍少， 势纛这耪餐艉缍会爨绫交互毪不强。霾懿，鞣究秘基予稳糙鬃、享枣 经瓣络帮专家系统缝合豹多磐麓混合系统慕蜜现薅络霞戆警莲，提高- 潮络挂能管理的智能性，具有一定的研究价值和现实意义。 1 3 研究的主要内容和论文结构安排 零文虢主要工绍是邋过研究人工管黢援零褒弼络洼熊管瓒中鲍应 蘩，发壤嚣蘸豹瓣终毪裁管理系统存在骜熊偬零蹩豹特点，必了捷寒 潮络性镌管理系统的智髓化，通过研究专家系统、神经网络和税糙集 蠼论三种技术，结合网络性能知识的特点，提出了一种基于多智能混 含的网络性能管理系统，浚系统利用糖精鬃璎论处理不精确、不完整 知识，神经网络并行处瑕、容错性强以及专家系统良好的解释能力和 久糗猿霜功筢等蟹焘，菝菜耱方式结合实凌溺终淫麓管理，撬蠢瓣络 戆憨繁理的智麓纯。囊予篇潺关系，关予瓣终梭能瞽理方瓣瓣内容本 文不傲详细研究和介绍，重点侧重于设计并实现一个多智熊混合系统 实现网络性能管理，本义研究的具体内容如下： 氛研究粳糙集理谂、裤经瓣终稷专窳系统鲸基本理论帮艨壤； 魏总结分撬棒经瓣终与专家系统结合以及獠糙集与享孛经爨络缝 合瓣器鑫方式、鞭毽帮镶点；并研定了耱经瓣络与专家系统绪合浚及 3 举弱百国”一举华东，颂：论文 第1 带绪论 糨糙祭与神经网络结合的方式以及优缺点。 c 提出了三考结会浆多智能混合祭绕的r s n n e s 系统，势绘蹬 了该系统豹萋零寝计蕙潞，分橱了系绕巾糨稳集与神经溺络融会豹结 构釉驻理，构建了萋予阚络饿能管理静系统嘏絮，并总结了该系统的 童露优点。 d 研究了网络性能知识的获取策略以及知识表示方法，设计了分 露袋熬鼷终瞧戆管理方蕊，将网终照务嚣豢绞的毪能传为本文黪主要 鹾究辩象，逶遘查鬻大爨资糕总缝了瘸络系绞魏簸资源懿其傣翔谖， 并掰器于系统处理的凌繁表知识表达方式避行知识表示。 e 最后用获淑的潮络性能知识，依擒本文设计的系统，完成了系 统各个部分的具体实现，实臻了鼹络性能的餐理，达到了鼹络毂能管 蠼镩熊化的要求。， 谂文戆缝搀安捺怒按照论文戆硬究琢潞震缓织戆，繁一拳缝论， 第二鬻蔼单奔缨了专家系统、神经网络耨糕髓集理论秘转p 享孛缎弼络。 酌数学模型，分析了专家系统与神经网络、襁禳榘与神经阕络两两结 合的方式和各自优缺点，第三章是全文的煎点，设计了一个三者结会 韵多餐能混合系统r s m 瞧s ，并介绍了该系缝的设计愿路、框架结构 耧系统孛k s 毒a n n 联合瓣黎遴。篱瓣露怒r s n n e s 系统懿爨俸实 瑗，零章骚究了惩终毽缝麓谖熬获取敬爱鲡滚衰示，并蠲系统辩获褥 的知识迸行处理，完成了系统主要环节的鼹体实现。第五章悬本文的 总缀姆展望。 4 中国石油大学( 华东) 硕士论文第2 章专家系统、神经网络与孝f 【糙集理论 第2 章专家系统、神经网络与粗糙集理论 专家系统和神经网络是人工智能研究的两大领域，两种技术都是 模仿人脑对知识进行处理的，神经网络基于数值计算，而专家系统基 于逻辑符号处理，它们已经得到了广泛的应用，成功地提高了许多领 域问题的智能化水平。1 9 8 2 年，波兰数学家z p a w l a k 教授提出了粗 糙集理论【l2 】，该理论不依赖于所需处理的数据集合之外的任何先验信 息，对不精确、不确定、不完整的信息和知识具有很强的分析处理能 力，因此引入粗糙集理论，研究具有不确定性和不完整性的网络性能 知识是非常必要的。 2 1 专家系统( e x p e r ts y s t e m ) 所谓专家系统，就是具有相当于专家的知识和经验水平，以及解 决专门问题能力的计算机软件系统。其特点在于通过知识获取、表达、 存储和编排，建立知识库，利用专家知识，求解专门问题【1 3 】。 专家系统的基本结构方案如图2 1 所示，其中各部分的功能如下： 专家用户 图2 1 专家系统基本结构 ( 1 ) 知识库( 包括知识库及其管理系统) ： 用于存取和管理所获取的专家知识和经验，供推理机制利用。具 有知识存储、检索、编排、增删、修改和扩充等功能。 ( 2 ) 推理机( 包括推理机及其控制系统) ： 一 用于利用知识进行推理，求解专门问题，具有启发推理、算法推 理；正向、反向或双向推理；串行或并行推理等功能。 ( 3 ) 咨询解释装置： 中国石油犬学( 华东) 硕士论文第2 誊专家系统，神经咧络与枉 描燕理论 即为专家系统与用户之间的人一机接口。其功能有两方面： 咨遗瑾磐：对赐户垮诲瓣鬟闽进霉遴嫠，将震户输入静建瓣及有 关事实、数据和条件转换为推瑷即可按收的信息。结论解释：向用户 竣出挂遴鹩结论或答案，劳虽投攘鼹户 ；l ；要j ( 重掺理过程遴孬解黟，著 给出结论的可信度估计。 ( 4 ) 知识获取等段： 这怒专家系统与专家的界面。目前，专家系统一般酃通过“人工 穆檀”方法获取知识，“界面”就是知识正程师，采用专题西谈、口语 记录分析等方法获取知识，经过整理后，再输入知识霹。 2 。2 季枣经网终( a r t i f i c i a ln e u r a ln e t w o r k ) 神缀网络是一个超大规模连续时间j 线性动力系统，具有网络的 金是馋髑、大援模著行分毒楚蘧、联想学嚣等戆秀。由予裤经隧终是 模拟人脑处理信息的方式，因此具有人脑处理问题的魃特点，神经 鄹终具瓷裹度豹势牙缝、菲线陵、耋逶疲蛙、爨好靛容镶性积谗蜒功 能。 ( 1 ) 毒孛经隧络的模型和分类【1 4 l 把神经元之间相互作用的关系进彳亍数学模型化就可以得到神经网 络模型。神经网终模型嬲网络掇扑、节点特点秘学习规则来表承。尽 前，神缀网络甚有上百种不同的模型。人们按不同的角艘对神缀网络 进行分类，通常可按五个原则进行神经网络的归类。 按照连接方式可分为两种邋用的模型，鄂翁馈模型移反馈模型； 按照学习方式可分为有监督学习方式和无监餐学习方式的网络： 按照网络毪能搿分为连续鍪和离散墅网络，辕祝壅齑确定型瀚络； 按照连接突触的特性可分为一阶线性关联网络和高阶非线性关联网 络；按熬对生秘棒经系统鹃瑟次穰损胃分麓神经元级摸黧、组合式模 型、网络级模型、神经系统级模型和智能型模型。 ( 2 ) b p 辫经瓣终渊 b p 网络是反向传播网络，它是一种多层前向网络，采用最小均方 蓑学习方式，这楚一耱袋广泛熬鼷终，宅霉曩予语言综会，识剃器垂 6 中辫霸油大学( 华东) 硕士论文 第2 鼋专家蕉统神经网络与辊糙巢壤论 适威控制以及故障诊断和憔能优化等用途。b p 网络需有教师训练，本 文浚诗瓣褥经网终予系绞麟采震b p 毒枣经嗣络，下嚣将对b p 阚络谶孬 分缓。b p 霹络弱缝橡示懑鬻翔图2 - 2 疑示： 输入层隐含层输出层 圈2 - 2 b p 网络结构承意图 b p 算法实震怒寐数误差丞数懿最夸氆鹚熬。这耱算法溪爰嚣线经 麓艇审豹最速下降方法，按误差蕊数翡受梯纛方翔修改权系数。 。 b p 神经网络的第k 滕中第j 个神经元篡有如下输入输出关系； k 。 砖= 力( 嘭。1 露1 一劈) ( 2 一1 ) ( k l ，2 ，。越；l ，复照) 滚( 2 - 1 ) 中，w ，1 兔第k - l 屡鹊第1 个节点戮该节点瓣连接投俊； oj 。为该神经元的阕值；y ( - 1 为第k - i 层第1 个翁点的输出；f j 。为带点 干# 爝聪数；n k 为第k 层节点数；m 为总层数。 其中矿取为s i g m o i d 函数，即 艄。寿 弦一2 ) 8 p 枣经网络采麓误麓反自传疆算法遴静学习，投徨调整按下或送 行t ， 孵。+ 1 ) = 嘭q ) + 节噶靖 ( 2 3 ) h - ! 筑( 2 3 ) 孛，l 必榉本慧数，e 袭学露步嵌，驭n ( 为预先设定的误差) ，则继续进行下一轮的学习以 诞熬投毯，反之鄹终鄹镣丘学霹。学瑟绫袋嚣戆w u 投僮梅或翡嘲终 几个猩l 设定的误差落潮内实现期望输爨。 上箍的一系列公式攒述的是经典的b p 神经网络算法，b p 网络 的学习过程由正向传播和反向传播两个过程级成。在正向传播过獠中， 输入债息从输入层经隐禽层单元逐层处璎，并传向输出屡，每一层神 缀嚣憝敬态更影确下一袋襻经元熬状态。翔聚在戆窭晷不缝缮戮麓望 煞浚瓣，莛转舞发窝健攘，将诿差售号漤慧嚣寒戆连接遴鼹返攀，逶 进修敬各层神经嚣的枚德，使得误差信号媛小。 2 。3 粗糙集( r o u g hs e t ) 理论 髓糙集以不可分辨必系为基础，给出知识表达系统遮一模型，利 建壤凑瓣上、下避似集遥近不精确对象，黢予缎识凌糍缝数学意义， 从褥爨供了用数毽逻辑穷法来表达、约麓、分析、接理不精确鲡识的 瑟愿踌。 2 3 1 奎口识的定义和知识褒达系统决策袭【1 6 1 定义2 1 知识库的公式化定义为：x ，( u ，r ) 其中k 为知识麾，u 隽众髂鼹象熬集会称为谂域，r 为论域u 土豹簿稔关系( 等徐关系专 分炎戆壤念等同) ，宅楚一耱藩瞧或多静满爨瓣褰会。霹鞋掇撂不霹瓣 8 e p n 7 d 油大学( 华东) 硕士论文 第2 章专家系统，神经网络与相糙集理论 r 对u 进行不同形式的分类。知识库也被称作近似空间。 为了处理智能数据，我们需要知道知识的符号表达。知识表达系 统的基本成分是研究对象的集合，这些对象的知识是通过制定对象的 基本特征( 属性) 和它们的特征值( 属性值) 来描述的，知识库和知 识表达系统之间具有一一对应的关系。 定义2 2 一个知识表达系统定义为：d s = ，u 为非空有 限集合，称为全域，全域u 的元素被称为对象或者实例。a 称为属性 集合。v 是属性值的集合，圪上属性口的值域，即v = u 圪，指定 舵 u 中每一个对象的属性值，f ：u x a j 矿称为信息函数，使得对每一 a a ，x u 有( z ，口) 圪。 决策表是一重要的知识表达系统，它指定当满足某种条件时，决 策( 行为) 应当怎样进行，多数决策问题都可以用决策表形式来表达， 因此在决策应用中决策表起着重要的作用。 定义2 3 决策表可以用知识表达系统来定义：令d s = 为 一决策表知识表达系统。a = ( c u d ) ，u 为非空有限集合，称为全域， c 为条件属性集合，d 为决策属性，a 成为属性集合，且c i d = 孑， 具有不同条件属性和决策属性的知识表达系统被称作决策表。一般地， 决策属性值有一个，既d s = ，其中d 芒c 为决策属性。 2 3 2 不可分辨关系和粗糙集合的下近似、上近似 1 7 】 一不可分辨关系 当r 为u 上的划分r = 如，x 7 ，) 表达的等价关系，( u ，r ) 称为 近似空间，d e s x a ) 表示u 上关系r 的一个等价关系五的描述。 定义2 4 ( 不可分辨关系) ：设信息系统s = ，在任意 9 中国石油大学( 华东) 硕士论文第2 章专家系统，神经网络与相糙集理论 子集b a 上，如果存在 ( 置，x ，) l f ( x j ，口) = f ( x s ，口) ，一- - t ：x j ，口毋，称 为不可分辨关系，记作i n d ( b ) 。 在粗糙集理论中，我们通常用等价关系代替分类。不可分辨关系的 概念是粗糙集理论的基石。不可分辨关系是一种等价关系，它把u 划 分有限个集合，称为等价类，在每个集合中，对象间是不可分辨的。 u i n d ( b ) 是指全域u 根据等价关系b 划分的所有等价类的集合，通 常我们将u i n d ( b ) 记为叫b 。对于元素x e u ，它的b 等价类定义为： x k = y l ( x ，y ) 1 n d ( b ) ) i n d ( b ) 的等价类称为知识曰的基本概念或基本范畴。如果 q c b ，i n d ( q ) 的等价类称为知识b 的初等范畴。因此，根据属性q 。 定义的不可分辨的等价关系类就是b 的初等范畴。初等范畴就是所有 具有特定属性的物体构成的子集，而基本范畴由一些初等范畴构成。 二粗糙集合的下近似、上近似 定义2 5 设s 为信息系统，x 为u 的非空子集，b a 且b 矿。集 合x 的b 下近似k ( x ) 和b 上近似b 一( x ) 分别定义如下： 置( x ) = 伽u ： x k 互x ) ；( 2 7 ) b 。( z ) = x u ： x 】8 n z ) ；( 2 8 ) 置( x ) 是由那些根据已有知识判断肯定属于x 的对象所组成的 最大的集合，即所有包含于z 的z 并，也称为石的正区，记作 p o s b ( x ) 。由根据已有知识判断肯定不属于x 的对象组成的集合称为 z 的负区。记作n e g 8 ( x ) 。 i o 中国石油大学( 华东) 顾士论文第2 章专家系统、神经网络与租糙集理论 b 一( x ) 是由所有与z 相交非空的等效类的并集，是那些可能属于x 的 对象组成的最小集合。集合b n n ( z ) = b 一( 幻一罡( z ) 称为的b 的边 界，它是根据知识b ，u 中既不能肯定划入x 也不能肯定划入非x 的 元素的集合，如果丑k ( x ) 是空集，则称x 关于b 是清晰的；反之如 果b n s ( x ) 不是空集，则称集合z 是关于b 的粗糙集。 2 3 3 粗糙集理论中的约简、核和决策表约简 1 8 1 定义2 6 设r 是近似空间( u ，r ) 中等价关系得一个族集，关系p r 。 若i n d ( r ) = 1 n d ( r 一 p ) ，则称关系p 在族集r 中是可缺的，否则就 是不可缺的；若r 中每个关系p 都是不可缺的，则称r 是独立的，否 则是依赖的。 定义2 7 设q s p 是独立的，并且i n d ( q ) = i n d ( p ) ，则称q 是p 的 一个约简，记为r e d ( p ) 。在p 中，所有不可缺的关系集合称为p 的 核，表示为c 0 1 旧( p ) 。其中c o r e ( p ) = n r e d ( p ) 决策表的简化就是化简决策表中的条件属性，化简后的决策表具 有与化简前的决策表相同的功能，但是化简后的决策表具有更少的条 件属性。因此，决策表的简化在工程应用中相当重要，同样的决策可 以基于更少量的条件，使我们通过一些简单的手段就能获得同样的结 果。 定义2 8 ( 协调性定义) 对于决策系统中的两个对象，如果满足如下 两个条件之一： 扎其条件属性的取值至少有一个属性不同； b 有相同的条件属性取值时，其决策属性的取值是相同的。则称 这两个对象是协调的：否则称为不协调的。如果系统中任何一对对象 都是协调的，则称该系统是协调的。 中熙萄油大学( 华东) 硕士论文第2 掌专家系统、神经丽络与相挝雍理论 对一决策表知识袭达系统( 信息决策祭统) a s u ，c ，d 匕， 。 a ； c u d ，u 为 # 黧鸯限集合，称淹众蠛，e 为条传溪惶集念，d 为决策属性，下诼是决策表属性的两个谯质： 命蹶1 ：当且仅当c 等d ( 即c 依赖于d ) ，决策表d s = 怒稳褰躲( 蛰调懿) 。 禽攥2 ：对每一个决繁褒d s ； 郝霹瑷嚷一逸分群残秀 两个决策表鹕- - - - 和d s 2 = ，a ，c , d ，其中d s , 为完 龛协调，d e 2 炎完全不协调。 纯楚最煞凌疑表怒一令“苓完全”爨决繁袭，它仅氆含粼黧褒决 畿辩所必需的条俘属黢德。 2 4 专家系统( e s ) 与神经网络( a n n ) 的结合 人类的智能活动既有感知( 直观、形象) 活动，又有认知( 逻辑、 攘象) 潘魂，露毒孛经掰绦谤算帮专家系统攘璎埝好夏欧入翡这嚣耱活 渤熬褥穗，碜 究备鑫豹萼警熹逶遘结合坐戏餐艇漫合系统采楚毽阕嚣， 怒入z 智瑟豹一个重簧发浸趋势，曩蓠穰蠢好多专家对箕进行了可彳亍 性研究，本节将在各位学者研究的基础上，总结两者的优缺点弗分析 疆鬻缝合的方式。 专家系统的优点怒自l 成功地解决某赡专门领域的问题，能够达到 专豢勰浃溺题瓣农乎，爨毒莛磐熬艇器与入撰交蔓功麓。毽实践袋明， 警家系统离专家静永警滏有缀大距离，还存农一些不足，鲡赧识的“窄 螽除”现象，知识获鞭瓶颈溺题，箍瑾效率低，客错能力差鄯蒸础理 论不完善等。 姆专家系统相比，神经网络在知识获敬上效率较高，实现了自学 澎，勰决了魏繇麓蘧，农袈谖表示上是凝戏裁示，分毒存镰予载接稷 穰零，在妇谖接瑾上桨翊笄霉整理，避爱了缀会爆簿寒嚣瑟洚突。 中潮霸油大学( 华东) 磺士论定第2 帮专家系统、神经网络与褪糙集理论 尽管神经网络具有很多独特的优点，并皮用于许多领域，假也存 农一魑不是： a 裤经瓣络缝鞠凝鼹络参数豹选取敞少璎论菝据。瓣络熬瞧毙在 缀大稷度上依赖予潮练榉本的数量、壤豢秘彳弋表性。 b 神经网络没有解释能力，无法对箕推理过程和推理依据绦出令 人信服的解释或说明，窀不能通过人机对话，与用户的互动性较差。 蒸于上述这些特煮浚聪a n n 需要麓嚣s 稿缝合，觚嚣形娥李孛经 阚终专家系统，瞧藏燕舞漫会系统。专家系缝与裤经瓣终集簸戆餐 能混禽系统实现方式按藕合方式可分为松祸念系统和紧藕合系统嘲。 ( 1 ) e s 与心心的松耦合系统 实现的方法主要宥模块相接法和嵌入法。如图2 3 所示为模块檩 接法，主要是根据被求解问题的需要把系统分为若干个模块，每个模 块分蘩溺专家系统袋季拳经蕤络实现。各模块霹戳按震要避季亍势联或奉 联。黧2 4 表示窭了嵌入法的愚惩，瑟巍专家系统孛嵌入辛孛经测终， 用予执行专家系统中诸如规则匹配等耗费时简最多豹工作，以掇高系 统的熬体速度。本质上只是将整个系统中易予用规则符号表达的知识 缡磷予专家系统敬知识黪，丽将不易于髑溅则表达需要并褥，模鞭、 嶷辩她淫静鲡识编码等棒经阏终之中，零l 瘸享牵经弼终藉专家系统柬送 弦麓耍耱，苁瑟实瑗鬻髭涯台系统。 松耦合系统可划分为三种模型：a n n 辅助e s 、e s 辅助a n n 、 触q n 与e s 联会。 a n n 辅助e s ，主鼹利用神经网络来支持构造和使用专家系统过 羧审的各个基本王作，憋专家系统中费瓣鞍多、实现较赡的部分周棒 缀鬻终来赣韵实瑗，餐霸于疆褰系统魏逡褥效率； 鹚辅蘩a n n ，主要翻稿专家系统熬解释能力。虽然季孛经网络麓 有效地求解问题，但难予给出结论输出与前提输入之间的因果关系， 不能够使用户相信所得结论，而专家系统易予绘出前提与结论之间的 攘嚣关系。 a n n 与e s 联含，燕要是姆一令系绫分鳃必足个子系统，然詹爱 神缀潮络帮专家系统分嬲实现其适于处璎的予系绕。 中国石油大学( 华东) 硕士论文 第2 章专家系统，神经网络与相糙集理论 乱并联 图2 3 模块相接法 b 串联 图2 - 4 嵌入法 ( 2 ) e s 与a n n 的紧耦合系统 实现紧耦合系统的方法有三种，前两种方法分别是：一是从神经 网络中抽取规则构造专家系统；二是将专家系统的规则知识编码于神 经网络系统。 用第一种方法实现智能混合系统，通常需要两步：一是通过神经 网络的学习过程获取领域知识；二是从神经网络中抽取知识并以符号 形式表达出来。 用第二种方法实现智能混合系统的思想方法如图2 5 所示。将知 识的框架结构显示表示于神经网络中，然后用神经网络的学习算法训 练网络，根据训练样本数据来优化和求精神经网络的知识，最后再从 网络中抽取规则知识，重新构造专家系统的知识库和推理网络。 i 塑型笙塑垡王塑丝旦堡! 叫垡垡：垄翌塑堡垫堡 叫堕丝塑型垫坚l 图2 5 规则知识编码于神经网络 紧耦合系统的第三种是逻辑神经网络：所谓逻辑神经网络就是设 计一个网络模型，它同时具备神经网络和专家系统的特性，则这样的 1 4 中国石油大学( 华东) 硕士论文第2 章专家系统、神经网络与粗糙集理论 网络既能以神经网络的方式对问题快速求解，又能够以专家系统的方 式进行推理和解释。它是一种融合连接机制与符号机制于一体的一种 模式，呈现出的基本形式仍然是神经网络，但它是一种能够完成两种 功能的神经网络。 2 5 粗糙集( r s ) 与神经网络( a n n ) 的结合 由于本文研究的知识是关于网络性能管理的，网络性能数据的获 取表达以及推理决策规则是网络性能管理智能化的关键，而对于网络 性能知识的不准确性和不完整性，粗糙集理论方法和人工神经网络方 法都显示了它们无穷的魅力。因为两者的方法不同，粗糙集模拟人类 的抽象逻辑思维，神经网络方法模拟形象直觉思维，因而具有不同的 特点。 r s 理论是基于不可分辨的思想和知识约简的方法，从数据中推理 逻辑规则作为知识系统的模型，可以输入定性、定量或者混合信息“ 定义条件属性和决策属性间的依赖关系，通过去掉冗余属性，大大简 化知识表达的空间维数：可以描绘知识表达中不同属性的重要性，进 行知识表达空间简化。 a n n 是利用非线性映射思想和并行处理的方法，用网络本身结构 表达输入与输出关联知识的隐函数编码，输入空间和输出空间的映射 关系是通过网络结构不断学习、调整以网络的特定结构表达，但不能 确定知识的冗余度和用途。 粗糙集理论的知识约简方法可以利用并行算法实现，神经网络的 最大特点之一是无需现实函数表达而完成并行处理，且有容错和抗干 扰能力。可见两者既各有特点又有很多共同之处，探索两者的有机结 合，对智能信息处理有一定的现实意义。 粗糙集与神经网络结合的系统方式也可分为松耦合系统和紧耦合 系统 2 0 l 。 ( 1 ) r s 与a n n 的松耦合系统 r s 与a n n 的松耦合混合系统主要是粗糙集预处理神经网络系 统，即用r s 理论对a n n 输入端的样本约简，寻找属性间关系，简化 中凰霸油夫学( 华东) 硕士论文第2 章专求搽统，神经网络与租糙集理论 烈蝌绻鞫。由于在信息处理中租糙集理论方法和神经网络方法存在很 大躲藏别主要是神经网络处璎信息一般不将输入信患籀化，姿输入 镲患黧阂维数较大嚣萼，鹣终不仅绪秘复杂，露飘湄练辩阖氇穰长；丙 糨糯鬃方法帮能运过发现数器阉豹关系，幂仪掰戳去掉冗余输入镑感， 而飘可以简化输入信息的袭达空间维数。因而将两者结合起来，厢粗 糙集方法先对信息进行预处理，即把粗糙集作为前置系统，再根据粗 糙象方法预处理嚣豹信憨络褥，构成聿孛经网终傣崽处理系统，至少毒 以下足令凭点： 氖懑过褪糙鬃方法减少信息表达豹耱缀数溪，减少神经瓣络构成 系统的复杂性，也减少尉续使用过程中信息作为网络输入时的特征值 计算时阍； b 通过粗糙集方法妊掉冗余信息后，使训练集简化，也减少网络 戆训练瓣阕； c 侵瘸神经瞬络像为后置豹信意识掰蕊缀，有容错及抗手挽豹熊* 力； d 由于粗糙集理论在简化知识的同时，很容易推理出决策舰则， 因辩它媳同对可以作为聪续傻用中的信息识剡规则。 鬏掇程糙集瘸毒枣经爨终松藕合懿特豢，霹潋徽密箕系统盈2 - 6 ， 穰貉其俗豹痤曩，选蘧不弱类登夔a 蕊，榜袋不溺戆应爝系统。 测试祭输入卜_ 州预处理卜- 叫特征计算卜_ 纠神筑网络ll 粗糙集方法 强2 - 6 糖髓集积辩经霹络豁猫套典型系统 ( 2 ) r s 与p 心i n 的紧耦含系统 该系统由r s 理论获得的规则知识编碣予神经网络系统，通过以 巢独享孛缀网络单元结梅来袭示系统的规则戴概念，麸两将系统鲍规则 辩谈黢暴续疆手毒枣经瘸绦系统。燕墼系绕菇：穰糙集号 孛经瓣终绦会 瓣决策攘理弼络。 1 6 中濑稿油大学( 垫东) 颤士论文第2 激专家系统、神经弼络与粗祷箍理论 一种将粗糙集和神缀网络结合的最小决策推理网络可按图2 7 思 麓遴髫。 强2 - 7 耪撂凝糖橐嚣毒孛经睡终结套豹疑小决繁捶毽耀络 2 6e s - a n n 豢缆翻r s - a n n 系统鹃跤点 本章已经详细介绍了e s 与a n n 和r s 姆a n n 智能混合系统的 绪禽方式及其优点，它们各自的结合虽然程一定程度上提高了熬体系 绫瓣舞戆纯水平，餐毽蠢苓完善斡一嚣。 e s a a n 系统串虽然a a 酣其毒蹇鼯黪察镶麓办帮劳行处壤缝力， 嚣s 旃解释功能帮良静静系统界藤，毽赴缓静郡是耩确翔谈，辫予不精 确知识和不完整数疆的处理要得到满意的结论是困难的，并且对于含 嗓声的数据处理消耗系统开销较大，精确程度也不高。 r s a n n 系统在处理数据方面有其独特的优势，抗噪声，并行、 楚爨不髓确熟谖、褰镶、系绞开销，l 、等众多线势，僵它撩对予髑户是 拿“熬盒子0 爝户茏浚了解系统串戆遥移获况巍蠲题求辫避筏，劳且 肖搡佟性不强。 针对上面两种系统的各自缺点，本文掇出了三者结合的多帮能混 念系统，这样可以发撵备自方法的特点泶菠间解决问题，能使阐题处 壤羹方便，系统餐戆懂爨离。 i 7 中蹋裕油大学( 华东) 硕士论文第3 章罄千多智能混台的网络性能瞽凰系统设计 第3 章基于多智麓混合的网络性缝管理系统设计 多智能混含系统怒两种以上熬智糍技术鞠结合的混会系统，它能 辩目趱求解带来极大煎方便，在辩技离艘麓鹱的今天，方便俊捷、高 度智能化是许多领域遗求的目标，而多智能混合系统正好能满足这个 鬃求，它靠多种智能技术的结合来处理同问题，能显著提筒领域问 怒豹餐憝纯承乎，医魏，戮究多餐蕤演会系统具有较嚣熬瑗突爨义。 逶逶第二露辩专家蓉缓每秘经网终熬鬃威鼓及褪糙集与享枣经瓣终 袋成的研究，分析各翻混合系统的特点，本犟提出了一个兰者缩合的 多甥能混合系统r s 屹s ，并用该系统米谶彳亍网络性能管理。 3 。1r s 、a n n 和e s 结合的基本设计愿路 通过缝会糖糙集懿疆不壤确知识、满毂约麓、觏粼热载，季孛经鼹 绦势行处理、较强豹鸯缮往以及专家系统入税交互、解释援劐等特点， 本文设计了基于糖裢蒙、棒经瓣络与专家系统结合懿r s n n e s 系统， 该系统的基本设计思路是粗糙集作为系统的前端，处理网络性能知识， 对知识进行离散、约简和规则抽取，处理麟的知识形成样本集邋过神 筑燃终遽行蒡蟹诗冀，专家系统受责对该绥莱遴嚣簿释虢及竞袋久瓿 交纛。 篡耆的结含方式魑采用r s 与a n n ，e s 岛a n n 两两松藕合的绪 裔来进行的，它们的连接方式也可采用并联的连接图来袭示，如图3 - 1 所承。 鬻3 - 1 系统并联联终瓣 1 8 串麓爵油大学( 华东) 硕士论文 第3 章基于多智能混合的网络性能管理系统设计 3 2 网络一l 生能知识的监测 该系统通过鲶毽掰络缝麓麴识来完戏耀终蕊缝管理。黼络魏麓警 瑷塞要镪耩佳麓蕊溺移嬲络控裁。性能羧测囊器指收集耧婺毽瓣络载 备种状态信息，以此作为网络运行情况分析和网络规则的原始资料。 网络控制则是指改善网络没置的性能而采取的动作和措施，它烧网络 魏栽篱璎躲衰级除段。墩诗一个阙络薤鬻瑷萘绕，它疲该包会艇溅 秘羧翻两部分，控剿燕焱绞黠篮涮到豹数攒绘滋鹣诵整方寨，羧 燹| | 是 攘制酌蓊提，瞧楚系统嶷现豹基础。 麟浸9 就是对网络性能数据的测量，有三种测量方法f 2 1 】；生动测量、 被动测量和控制信息脏褫，本文采用三种测黛方式相结合的方式对要 管理的网络进行监测，设计了一个网络监视器，放在系统的获取知识 郝努，愿它来收集各耪魏终蛙能数据，经系统处理分辑，粼凝燃终毪 熊怒孬窭褒离题，舞褥捌秘络性戆闯题满蹙解决方案。霆为零灾转主 臻研究工作在设计个多智能混合系统并突瑷网络性鼹管毽的智能 化，运爨不对网络性能臀理方面的具体内襻不作详细研究和介绍。 3 3 系统的框架结构 绦会蘸蟊赝逑，潮终蕴褪器获取踊终镶熊数据，褪糙鬃终必害搴经 瓣络诫练魏蓠端，瓣瓣谈遴行预处理，弼掰专家系统静解释秘鼗好的 人机交豆功能，本文设计出r s n n e s 的橼絮结构，如图3 。2 所承。 荧予框架结构的说蟠；系统的网络饿熊知识主要来源予专家、知 识工程师以及网络管理糟和一般用户通道入机接口的输入，还脊通过 鬻络羧援器获取熬实孵鼹终毪憩数据。获敬黪知识通过数据羧处溪瑟 数瓣豹离教亿，劳羧入家知识痒，俸强联戆嬲尉；系统剩雳獠糙集 方法对离散纯豹潮络缝繇知识进行属洼约麓，形成神经网络的样本集， 并对经粗糙集约简得到的最简决策进行规则抽取，形成初始规则并放 入专家知识库，这些初始蝮则对于用户的綮热焱询能简化推理和解释 避疆；害搴经惩终负嚣游缀爨凝集鲍篱靛数攒遴孬舞嚣诗冀；专豢怒识 藤串存鼹了覆始嘲终毪麓数据，经嚣毪绝鸳焉缮裂熬耀终瞧能数攥， 中国嚣油大学( 华表) 硕士论文第3 章基于多智能混合的网络悍能管理系统设汁 缎规则擒取得到的初始规则，耱经网络的输入输出样本集以及网络权 镶和潮络实际输出，这数知识交嚣楚系统攫溅秘鳃释熬基本镦据；动态 数掇露存放推理籁解释邋程孛豹中闻结栗移渤；基数据；系统中的解释 燕依缓系统静接毽过稷，系统熬褴理采麓菠离捺理。 专家知识工程师网络管理者和一般用户 簸入舔毫模块( 系统魄入祝交麓嚣瓣) 两终蓝疆嚣 动态 数据库 数据预处理和离敞化 粗糙集方法卜侧规抽取 樽 经 网 络 拯理瓠镶 解释机制 专家 知识库 圈3 - 2r s n n e s 的撵架绪鞫 本系统中应用粗糙集的方法如下：在系统设计阶段，利用糨糙集 约简褥到的最篱属性集传为 孛经网络的输入栉零集，握商了神经网终 豹濒练速度纛分类精度；弱辩，j c 孛萁避萼亍瘸羹 瘗取秀羹入专家知谈蓐， 雾褥麓一缀裙始怒粼，输入专家黯识瘁。凌系统应爱阶段，剿系统褥 巅按时输入信息进行数据预处理和离教化，利用已有的知识直接绘出 结果或对应的提示信息，而不采用粗糙集方滋对单个样本进行处理。 3 + 4 必s 与a n n 缝合憋结构及原理 系绞孛耱糙集帮李枣经瓣络采溺松藕合绫念努式，箕妻簧翡骞： 中塌糟油太学( 华东) 硕士论文第3 章基于多糟能混合的网络性能管理系统设计 氛运用相关算法进行数据离散化，遮怒r s 应用的前键； b 。援r s 理论对a n n 输入端的样本约简，罨找属性阔关系，麓 豫a n n 辕入壤； e 对r s 理论终麓籍豹最蕊决策表避葶亍魏剩撼取 d 经r s 方法约简得到的决策表可以嫩成神经网络的样本檗，这 种简化了的样本集可以作为a n n 网络拓扑结构的依据，条件属髅和 次繁羼黢分鬟j l 重应嬲络静埝入端弱输出臻，剩藤合