一、期刊发表引言

       网络故障一直都是困扰用户与运营商的问题，网络故障一旦发生便会给系统正常运行造成影响。在科学技术未发达之前，面对各种各样网络故障只能采用人工方式诊断，消耗大量时间和资源。人工智能在20世纪50年代被提出后，科技领域便投入技术研发，研究出了专家系统、人工神经网络等多种故障诊断期刊发表方法，不仅优化了传统人工诊断的弊端，而且也有力保障了网络系统长期稳定运转。

二、期刊发表在故障监控与预警中的运用

       近年来，期刊发表国内外网络系统规模不断扩大，网络环境愈发复杂，网络故障时常发生。在利用人工智能技术诊断网络故障时，可对故障进行实时、高效监控，无论显性故障还是潜在隐患都能得到有效监控。在网络系统运行时便会展开监督与扫描检测，当发现存在潜在隐患时便发出警告，帮助工作人员定位故障点。人工智能技术可以对历史数据模型进行检测，当检测到异常后便立刻展开自动化故障跟踪，实时掌握与反馈网络故障情况。传统网络故障诊断采用的告警方式通常为人工操作，但由于网络规模较大，工作人员无法及时察觉和排查网络故障。此外，在传统固定阀值方式下，如果网络环境出现任何突发情况，最初设置的阀值便无法满足告警要求。通过人工智能打造动态告警模式，弥补传统人为方式弊端，智能化分析网络数据趋势、震荡情况，检测到异常时快速做出智能判断，提高预警灵活性。

三、期刊发表在故障识别与定位中的运用

       人工智能技术可在短时间内准确识别网络故障类型，并快速展开定位处理，这是成功解决网络故障的基本前提。在对网络故障进行筛选、关联的基础上进一步展开识别，识别内容主要包括网络故障产生时间、类型以及位置等，帮助工作人员及时掌握故障基本信息。例如，利用人工智能专家系统的智能推理功能达到故障识别目的。期刊发表结合实践来看，利用人工智能技术进行故障识别的准确性远远高于人工识别，更符合当代网络环境需求。

四、期刊发表在故障原因分析中的运用

       人工智能技术能够迅速、准确分析网络故障的引发原因，在识别与定位故障后，系统自动进入下一环节。与传统故障原因分析方法相比，人工智能技术拥有多数据源、智能化优势，期刊发表科学利用各种数据源提高分析准确性，以此为后续故障解决方案的制定奠定基础。当前人工智能技术已在网络故障原因追溯中得到广泛应用，如图1所示。

       例如，中兴通讯股份有限公司以AI技术为核心支柱，同时融合运维数据、大数据AI平台以及网络拓扑结构等对网络故障原因实施精准追溯。通过AI算法实现告警溯源，针对衍生、根源告警关系加以处理，及时过滤冗余告警信息，从而快速诊断网络故障。

五、期刊发表结语

       网络故障大致可分为线路故障、路由器故障以及主机故障等，不同故障类型产生原因、时间、具体表现等均存在差异。期刊发表在使用人工智能技术进行诊断时，主要运用到了专家系统、人工神经网络、模糊逻辑以及遗传算法等。如今，人工智能在网络故障监控与预警、识别与定位、原因分析等环节得到了广泛运用，在提高故障诊断时效和质量方面发挥积极作用，时刻保障网络系统安全运作。