光通信研究, 2013 (4): 20, 网络出版: 2013-08-12  

模糊聚类分析在光网络多故障定位中的应用

Applications of fuzzy clustering analysis in multi-fault location in optical networks
作者单位
1 华信邮电咨询设计研究院有限公司, 浙江 杭州 310014
2 浙江大学, 浙江 杭州 310014
3 北京邮电大学, 北京 100876
摘要
利用模糊数学理论对光网络中的多故障定位问题进行分析, 得到了光网络中多故障定位的模糊聚类模型。根据由模糊聚类算法得到的专家系统和由此确定的告警和故障之间的隶属函数公式进行故障定位。在格状光网络拓扑下进行多故障定位仿真实验, 得出故障定位成功率的对比图和时间性能的对比图。实验结果表明, 模糊聚类算法可以高效快速地定位故障。
Abstract
This paper analyzes the issue of multi-fault location in optical networks by using the fuzzy clustering theory and builds up its fuzzy clustering model. Then it performs fault location on the basis of the expert system obtained from the fuzzy clustering algorithm and the membership function formula between alerts and faults thus determined. Finally, it performs multi-fault location simulation experiments in optical mesh network topology and obtains the comparison charts of success rate in fault location and time performance. The experimental results show that the fuzzy clustering algorithm can locate faults fast and efficiently.

宋继恩, 夏芸, 李新, 张引, 黄善国, 赵永利, 张杰. 模糊聚类分析在光网络多故障定位中的应用[J]. 光通信研究, 2013, 39(4): 20. Song Jien, Xia Yun, Li Xin, Zhang Yin, Huang Shanguo, Zhao Yongli, Zhang Jie. Applications of fuzzy clustering analysis in multi-fault location in optical networks[J]. Study On Optical Communications, 2013, 39(4): 20.

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