一、论文发表专家系统

       专家系统是人工智能技术的重要构成，在网络故障诊断中发挥重要作用。专家系统拥有完善论文发表知识，可以有效识别、诊断故障，保障系统效能的提升。在发挥专家系统作用时，需要先将相关标准传输至专家系统内，系统在接收指令后再进行一系列处理。人工智能技术的专家系统对人类专家思维、行动进行模仿，拥有丰富的理论知识和实际问题解决能力，取代了传统人工方式。通过系统中的理论知识对网络故障加以分析，由于该系统具有较强的学习功能和模拟功能，可以快速且准确掌握人类专家问题解决规律、模式，因此将其作为诊断网络故障的核心依据。当前，人工智能专家系统已经具备呈现功能，能将网络故障诊断过程和结果进行展现，帮助相关人员快速了解实际情况。网络故障有着突发性、不确定性等特征，大多数故障产生的原因较为复杂，尤其是在网络系统研发速度不断加快的情况下，网络故障种类也在不断增加。如果在故障诊断环节缺乏科学技术辅助，就会导致故障诊断效率不佳，导致网络长时间崩溃。专家系统目前仍然处于研发、创新阶段，针对多样化网络故障问题，为提高故障诊断效果，科技研发领域将专家系统和企业资源计划（EnterpriseResourcePlanning，ERP）技术相结合。在专家系统现有功能下增加转化功能，可以在准确识别网络故障后将其转化为概念图，随后再移交给专家系统完成分析，自动生成完整的故障诊断报告。

二、论文发表人工神经网络

       人工智能（ArtificialIntelligence，AI）技术，其运作核心便是对人类思维进行模仿、借鉴。专家系统主要是模拟人类专家思维，而人工神经网络则是模拟人类神经系统，可实现论文发表信息资源高质量传输。在信息资源转换或传输时，连接多个神经元信号，对于不同网络故障类型可实现分类诊断，整个过程十分有序、明确，相较于人类神经系统更加清晰。在实际故障诊断中，将相关故障信息传输至系统后再利用识别功能进行分类处理，处理完毕后输出详细诊断结果。此外，也能对网络故障征兆信息进行采集，提前预测故障情况。与专家系统一样，人工神经系统也拥有学习功能，可对连接权值数据进行翻译和计算，以此来明确网络故障情况。人工神经网络是模拟人类神经系统，具有极强的适应性，可在任何情况下储存故障诊断信息，当搜寻到全新信息后自动展开更新与维护。但与专家系统相比，人工神经网络的解释能力较弱，学习能力不及专家系统，这也是该方法在网络故障诊断中未广泛普及的主要原因。

三、论文发表模糊逻辑

       网络故障具有不确定性，在开展故障诊断时会受到众多因素的干扰。为避免干扰发生，需建立科学系统模型进行故障描述。不同网络故障产生时间、征兆存在差异，为了对故障各因素进行论文发表阐述，可通过模糊逻辑方法建立数学模型，从而使原本不确定的因素变得更好分析。在得到模型引导下，可以对大部分网络故障不确定性因素予以描述，从而为现实工作提供依据。利用人工智能模糊逻辑可以准确判断网络故障时间、征兆，与其他几种方法相比，模糊逻辑虽然无法对网络故障原因全面分析，但却能有效缩小诊断范围，为工作人员的维修提供有力参考。模糊逻辑需建立在模糊关系数据库前提下，数据库规模较大，能满足大量信息储存要求。受规模因素的影响，数据库无法独立完成后续优化、维护工作。模糊逻辑运行需与隶属度函数结合，构建网络故障时间、征兆以及原因等模糊关系矩阵，在矩阵中能够看到各因素模糊关系，在该情况下展开故障诊断更具实效性。

四、论文发表遗传算法

       用于论文发表网络故障诊断的遗传算法普遍为算法程序，遗传算法程序采用淘汰方式对信息加以筛选，使系统内部故障信息随时保持实效性。人工智能遗传算法具备适用性，可在大部分网络故障诊断中最大化发挥作用。在实际诊断过程中，通过对网络故障处理点进行对比实现故障排查。该方法充分借鉴了遗传学原理，在对网络故障进行排查与筛选时一边处理一边记录数据，将与诊断对象有关的信息、方案实施过程加以反馈。