网络故障诊断专家系统：基于扩展产生式规则与关联规则挖掘

"该文介绍了一种扩展产生式规则在网络故障诊断专家系统中的应用，结合自然语言理解和网络管理，提出了一种混合知识表示方法，并实现了包含Apriori关联规则挖掘的在线知识获取功能。" 本文是关于一种基于扩展产生式规则的网络故障诊断专家系统的研究，发表于2004年的《西安交通大学学报》。该系统旨在提高网络故障诊断的效率和准确性，通过融合自然语言理解和专家系统技术，为网络管理人员提供了一个更为直观和智能的故障处理工具。 作者提出了一种新的知识表示方法——扩展产生式规则。这种规则将传统的产生式规则（由前提条件和结论组成）进一步扩展，加入了“建议”部分，所有这些元素都通过概念图进行表示。概念图是一种图形化的知识表示形式，能够清晰地展现知识之间的关系，便于理解和推理。因此，扩展产生式规则是一种混合知识表示方法，结合了符号主义和连接主义的特点。 基于此知识表示方法，作者设计了网络故障诊断专家系统的模型。系统具备自然语言接口，可以将用户输入的关于网络故障的汉语语句转化为概念图，然后通过专家系统内部的推理机制进行分析。推理完成后，系统能将推理结果和过程再次转化为汉语输出，使得非专业人员也能理解诊断过程和解决方案。 为了增强系统对新知识的获取能力，文中还引入了Apriori关联规则挖掘算法。Apriori算法是一种常用的挖掘频繁项集和关联规则的方法，这里用于从网络陷阱协议数据中挖掘有价值的信息，实现在线知识的动态更新和学习。这提高了系统适应网络环境变化的能力，使得故障诊断更加灵活和实时。 该研究为网络故障诊断提供了一个创新性的解决方案，将自然语言处理、专家系统和数据挖掘技术有效结合，提高了网络管理的智能化水平。关键词包括自然语言理解、网络管理、故障诊断、专家系统和知识表示，表明了研究的核心领域和关注点。该系统模型的实际应用开发出网络故障诊断专家系统原型，为后续的系统开发和优化提供了基础。