自从Internet 网络诞生以来,计算机网络无论在技术上还是在规模和结构上都得到了飞速发展. 面对庞大、复杂的计算机网络,仅以人工的方式很难处理网络中出现的各种故障. 如何高效、准确地进行网络故障的定位、排除和恢复,是网络故障管理面临的重大课题. 人工智能的理论、方法和工具,特别是专家系统的最新成果,为计算机网络故障诊断与分析提供了新的研究方向. 但是,目前的专家系统还存在着接口不够友好、知识表示方法不完备和知识获取方法不灵活等问题. 本文提出一种具有在线知识获取和自然语言接口的网络故障诊断专家系统设计模型, 并依据该模型设计了网络故障诊断专家系统原型. 数据挖掘研究院
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