大型光纤通信网络断点检测模型仿真分析

摘要

对光纤网络断点进行准确检测,对维护网络安全是十分重要的.大规模光纤通信网络节点分布的分散,产生的断点存在随机性,单个断点也不会直接影响网络的通信.传统依据自主感应分析方法的断点检测模型在网络结构下,无法通过节点的通断来判断断点,需要逐个遍历网络节点进行关联,存在检测效率过低的问题.提出了一种依据免疫识别的神经网络光纤通信网络断点检测模型,按照免疫识别原理塑造神经网络检测器,通过训练将大型光纤通信网络的故障模式信息存储在分布检测器中,检测器用于采集光线通信网络的异常模式特征,当检测时应同特征样本匹配时则激活该检测器,按照检测器的激活状态检测大型光纤通信网络的断点,并给出了相应的训练方法.仿真结果表明,所提模型可准确检测出大型光纤通信网络断点,并且具有较高的检测效率.