多通道通信网络数据跨层采集时序控制

通信网络数据具有采集量大和重复性数据多的特点。在原始时序中,采集很容易导致数据特征出现模糊不清的现象,最终影响数据采集的精度和效率。因此,在数据采集中,可以采用多通道通信网络数据跨层时序采集的方法。应用免疫遗传算法采集通信数据可以得到最小支持度和最低可信度的表达式,从而有效筛选无价值信息,实现跨层无冗余数据采集效果。本文以多通道通信网络数据跨层采集时序控制为题开展分析;结合数据采集结果和最短路径问题,将数据采集转变为最优路径选择问题;根据通信网络数据的目标函数,精确计算采集的基本原理;围绕数据采集的基本原理,设计时序控制的基本逻辑;在充分考虑实际情况的基础上设计工作时序图,进而保证时序控制方案足够全面。

基于数据挖掘的通信网络故障分类研究

国际标准化组织(ISO)对网络管理进行了标准定义,并确立配置管理、性能管理、故障管理、安全管理以及计费管理是网络管理的重要职能,其中故障管理主要检查影响网络和相关组件正常工作的网络失效和软件故障问题,并定位和处理各种故障问题。基于此,文章对数据挖掘的通信网络故障分类展开详细分析,希望应用数据挖掘的方法能够帮助网络故障诊断系统快速找寻内部异常信息快速处理方式,为网络故障的定位和检测提供便利条件。

通信网络中基于协作中继重传策略

随着互联网技术的创新发展,人们对于通信网络运行质量提出了更高的要求,需要通信网络在保证原有服务能力的基础上,利用多样化手段进一步加强通信传输的效果与效率。针对信息数据在传输过程中可能出现的丢包或无法解码等问题,本文以通信网络中基于协作中继重传策略为题开展探究。文章构建了运行模型对运行策略进行模拟分析。基于模型分析结果能够得知,该运行策略在传统的策略相比具有良好的应用效果,能够进一步提高网络吞吐量,同时缓解了相关性引发的系统运行性能效果不佳的问题,可应用到通信网络优化中,为信息化技术的应用提供良好的基础保障。