一種網(wǎng)絡(luò)健康狀態(tài)的評估方法和裝置制造方法
【專利摘要】本發(fā)明實施例公開了一種網(wǎng)絡(luò)健康狀態(tài)的評估方法，包括：將待測網(wǎng)絡(luò)的m個不同類型的網(wǎng)絡(luò)狀況參數(shù)劃分為n個網(wǎng)絡(luò)特征集合，并計算每個網(wǎng)絡(luò)狀況參數(shù)對應(yīng)的子健康指數(shù)，m和n均為大于1的整數(shù)且n≤m；根據(jù)每個網(wǎng)絡(luò)狀況參數(shù)的子健康指數(shù)和預(yù)設(shè)的子權(quán)重系數(shù)計算出每個網(wǎng)絡(luò)特征集合對應(yīng)的中間健康指數(shù)；根據(jù)n個中間健康指數(shù)和預(yù)設(shè)的n個中間權(quán)重系數(shù)計算并顯示所述待測網(wǎng)絡(luò)的總健康指數(shù)，所述總健康指數(shù)用于表征所述待測網(wǎng)絡(luò)的健康狀態(tài)。本發(fā)明實施例還公開了一種網(wǎng)絡(luò)健康狀態(tài)的評估裝置。采用本發(fā)明，可以更準確和直觀的評價網(wǎng)絡(luò)的健康狀態(tài)。
【專利說明】一種網(wǎng)絡(luò)健康狀態(tài)的評估方法和裝置
【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001]本發(fā)明涉及網(wǎng)絡(luò)領(lǐng)域，尤其涉及一種網(wǎng)絡(luò)健康狀態(tài)的評估方法和裝置。
【背景技術(shù)】
[0002]隨著網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的不斷發(fā)展，人們對網(wǎng)絡(luò)的依賴日漸增強，網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)變得越來越復雜。隨著網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的日益復雜，對網(wǎng)絡(luò)管理的要求也越來越高，網(wǎng)絡(luò)運維人員想要隨時掌握目前的網(wǎng)絡(luò)健康狀況以便進行網(wǎng)絡(luò)維護也變得日益困難。
[0003]現(xiàn)有技術(shù)中，網(wǎng)絡(luò)運維人員只能借助網(wǎng)管系統(tǒng)中的統(tǒng)計信息，依賴于運維管理經(jīng)驗通過對多個模塊的綜合分析才能在一定程度上了解當前網(wǎng)絡(luò)的狀態(tài)，并且準確性較低。比如目前的網(wǎng)絡(luò)評分模型都是通過設(shè)備、鏈路的關(guān)鍵業(yè)績指標(Key PerformanceIndication, KPI)指標來衡量網(wǎng)絡(luò)的健康狀況。然而，有時隨著KPI指標的逐漸上升，用戶的滿意度卻逐漸下降，評估結(jié)果缺乏一定的準確性。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0004]本發(fā)明實施例所要解決的技術(shù)問題在于如何更加直觀和準確的評估網(wǎng)絡(luò)的健康狀態(tài)。
[0005]為了解決上述技術(shù)問題，本發(fā)明實施例第一方面提供了一種網(wǎng)絡(luò)健康狀態(tài)的評估方法，包括:
[0006]將待測網(wǎng)絡(luò)的m個不同類型的網(wǎng)絡(luò)狀況參數(shù)劃分為η個網(wǎng)絡(luò)特征集合，并計算每個網(wǎng)絡(luò)狀況參數(shù)對應(yīng)的子健康指數(shù)，m和η均為大于I的整數(shù)且η < m ;
[0007]根據(jù)每個網(wǎng)絡(luò)狀況參數(shù)的子健康指數(shù)和預(yù)設(shè)的子權(quán)重系數(shù)計算出每個網(wǎng)絡(luò)特征集合對應(yīng)的中間健康指數(shù)；
[0008]根據(jù)η個中間健康指數(shù)和預(yù)設(shè)的η個中間權(quán)重系數(shù)計算并顯示所述待測網(wǎng)絡(luò)的總健康指數(shù)，所述總健康指數(shù)用于表征所述待測網(wǎng)絡(luò)的健康狀態(tài)。
[0009]結(jié)合第一方面，在第一種可能的實現(xiàn)方式中，所述將待測網(wǎng)絡(luò)的m個不同類型的網(wǎng)絡(luò)狀況參數(shù)劃分為η個網(wǎng)絡(luò)特征集合的步驟之前，還包括:
[0010]若接收到獲取待測網(wǎng)絡(luò)的健康狀態(tài)的觸發(fā)指令，執(zhí)行所述將待測網(wǎng)絡(luò)的m個不同類型的網(wǎng)絡(luò)狀況參數(shù)劃分為η個網(wǎng)絡(luò)特征集合的步驟。
[0011]結(jié)合第一方面，在第二種可能的實現(xiàn)方式中，所述將待測網(wǎng)絡(luò)的m個不同類型的網(wǎng)絡(luò)狀況參數(shù)劃分為η個網(wǎng)絡(luò)特征集合的步驟之前，還包括:
[0012]根據(jù)預(yù)置的學習樣本采用權(quán)重計算算法確定每個子權(quán)重系數(shù)和中間權(quán)重系數(shù)。
[0013]結(jié)合第一方面的第二種可能的實現(xiàn)方式，在第三種可能的實現(xiàn)方式中，所述權(quán)重計算算法包括
[0014]遺傳算法或最大熵值算法。
[0015]結(jié)合第一方面至第三種可能的實現(xiàn)方式中的任一種，在第四種可能的實現(xiàn)方式中，所述計算每個網(wǎng)絡(luò)狀況參數(shù)對應(yīng)的子健康指數(shù)的步驟包括:[0016]計算網(wǎng)絡(luò)狀況參數(shù)與預(yù)置的參考值的比值，并根據(jù)所述比值和預(yù)置的理想子健康指數(shù)確定出該網(wǎng)絡(luò)狀況參數(shù)的子健康指數(shù)。
[0017]結(jié)合第一方面的第四種可能的實現(xiàn)方式，在第五種可能的實現(xiàn)方式中，網(wǎng)絡(luò)特征集合至少包括網(wǎng)絡(luò)可用性集合、網(wǎng)絡(luò)可靠性集合和網(wǎng)絡(luò)安全性集合。
[0018]結(jié)合第一方面的第五種可能的實現(xiàn)方式，在第六種可能的實現(xiàn)方式中，還包括:
[0019]顯示與所述待測網(wǎng)絡(luò)關(guān)聯(lián)的圖標；根據(jù)所述總健康指數(shù)確定所述圖標的顏色并在所述圖標上顯示所述總健康指數(shù)。
[0020]本發(fā)明實施例第二方面提供了一種網(wǎng)絡(luò)健康狀況的評估裝置，包括:
[0021]第一計算模塊，用于將待測網(wǎng)絡(luò)的m個不同類型網(wǎng)絡(luò)狀況參數(shù)劃分為η個網(wǎng)絡(luò)特征集合，并計算每個網(wǎng)絡(luò)狀況參數(shù)對應(yīng)的子健康指數(shù)，m和η均為大于I的整數(shù)且η < m ;
[0022]第二計算模塊，用于根據(jù)每個網(wǎng)絡(luò)狀況參數(shù)的子健康指數(shù)和預(yù)設(shè)的子權(quán)重系數(shù)計算出每個網(wǎng)絡(luò)特征集合對應(yīng)的中間健康指數(shù)；
[0023]健康指數(shù)計算模塊，用于根據(jù)η個中間健康指數(shù)和預(yù)設(shè)的η個中間權(quán)重系數(shù)計算并顯示所述待測網(wǎng)絡(luò)的總健康指數(shù)，所述總健康指數(shù)用于表征所述待測網(wǎng)絡(luò)的健康狀態(tài)。
[0024]結(jié)合第二方面，在第一種可能的實現(xiàn)方式中，還包括:
[0025]觸發(fā)模塊，用于若接收到獲取待測網(wǎng)絡(luò)的健康狀態(tài)的觸發(fā)指令，指示所述第一計算模塊開始工作。
[0026]結(jié)合第二方面或第一種可能的實現(xiàn)方式，在第二種可能的實現(xiàn)方式中，還包括:
[0027]學習模塊，用于根據(jù)預(yù)置的學習樣本采用權(quán)重計算算法確定每個子權(quán)重系數(shù)和中間權(quán)重系數(shù)。
[0028]結(jié)合第二種可能的實現(xiàn)方式，在第三種可能的實現(xiàn)方式中，所述權(quán)重計算算法包括
[0029]遺傳算法或最大熵值算法。
[0030]結(jié)合第三種可能的實現(xiàn)方式，在第四種可能的實現(xiàn)方式中，所述第一計算模塊用于計算網(wǎng)絡(luò)狀況參數(shù)與預(yù)置的參考值的比值，并根據(jù)所述比值和預(yù)置的理想子健康指數(shù)確定出該網(wǎng)絡(luò)狀況參數(shù)的子健康指數(shù)。
[0031]結(jié)合第四種可能的實現(xiàn)方式，在第五種可能的實現(xiàn)方式中，網(wǎng)絡(luò)特征集合至少包括網(wǎng)絡(luò)可用性集合、網(wǎng)絡(luò)可靠性集合和網(wǎng)絡(luò)安全性集合。
[0032]結(jié)合第五種可能的實現(xiàn)方式，在第六種可能的實現(xiàn)方式中，還包括:
[0033]顯示模塊，用于顯示與所述待測網(wǎng)絡(luò)關(guān)聯(lián)的圖標；根據(jù)所述總健康指數(shù)確定所述圖標的顏色并在所述圖標上顯示所述總健康指數(shù)。
[0034]實施本發(fā)明實施例，具有如下有益效果:
[0035]實施本發(fā)明的實施例，通過為待測網(wǎng)絡(luò)不同類型的網(wǎng)絡(luò)狀態(tài)參數(shù)的劃分，為每個網(wǎng)絡(luò)狀態(tài)參數(shù)分配預(yù)設(shè)的權(quán)重系數(shù)，并使用一個總健康指數(shù)描述待測網(wǎng)絡(luò)的健康狀態(tài)，能更加直觀的和更準確的表示待測網(wǎng)絡(luò)的健康狀態(tài)。
【專利附圖】

【附圖說明】
[0036]為了更清楚地說明本發(fā)明實施例或現(xiàn)有技術(shù)中的技術(shù)方案，下面將對實施例或現(xiàn)有技術(shù)描述中所需要使用的附圖作簡單地介紹，顯而易見地，下面描述中的附圖僅僅是本發(fā)明的一些實施例，對于本領(lǐng)域普通技術(shù)人員來講，在不付出創(chuàng)造性勞動的前提下，還可以根據(jù)這些附圖獲得其他的附圖。
[0037]圖1是本發(fā)明第一實施例的一種網(wǎng)絡(luò)健康狀態(tài)的評估方法的流程示意圖；
[0038]圖2是本發(fā)明第二實施例的一種網(wǎng)絡(luò)健康狀態(tài)的評估方法的流程示意圖；
[0039]圖3是本發(fā)明實施例的一種網(wǎng)絡(luò)健康裝置的評估裝置的結(jié)構(gòu)示意圖；
[0040]圖4是本發(fā)明實施例的一種網(wǎng)絡(luò)健康裝置的評估裝置的另一結(jié)構(gòu)示意圖；
[0041]圖5是本發(fā)明實施例的一種網(wǎng)絡(luò)健康裝置的評估裝置的又一結(jié)構(gòu)示意圖。
【具體實施方式】
[0042]下面將結(jié)合本發(fā)明實施例中的附圖，對本發(fā)明實施例中的技術(shù)方案進行清楚、完整地描述，顯然，所描述的實施例僅僅是本發(fā)明一部分實施例，而不是全部的實施例。基于本發(fā)明中的實施例，本領(lǐng)域普通技術(shù)人員在沒有作出創(chuàng)造性勞動前提下所獲得的所有其他實施例，都屬于本發(fā)明保護的范圍。
[0043]參見圖1，為本發(fā)明第一實施的一種網(wǎng)絡(luò)健康狀態(tài)的評估方法的流程示意圖，在本實施例中，所述方法包括:
[0044]S101、將待測網(wǎng)絡(luò)的m個不同類型網(wǎng)絡(luò)狀態(tài)參數(shù)劃分為η個網(wǎng)絡(luò)特征集合，并計算每個網(wǎng)絡(luò)特征參數(shù)對應(yīng)的子健康指數(shù)。
[0045]具體的，m和η均為大于I的整數(shù)且η < m，m個不同類型的網(wǎng)絡(luò)狀況參數(shù)從不同維度描述待測網(wǎng)絡(luò)的優(yōu)劣狀態(tài)，用戶無法從上述分散的網(wǎng)絡(luò)狀況參數(shù)連接待測網(wǎng)絡(luò)整體的健康狀態(tài)。網(wǎng)絡(luò)狀況參數(shù)可包括帶寬、時延、抖動、CPU利用率、硬盤空間、丟包率、網(wǎng)絡(luò)攻擊次數(shù)和病毒感染次數(shù)等，根據(jù)網(wǎng)絡(luò)特征將若干個網(wǎng)絡(luò)狀況參數(shù)按劃分進不同的網(wǎng)絡(luò)特征集合，例如，將符合網(wǎng)絡(luò)可用性特征的網(wǎng)絡(luò)狀況參數(shù)劃分進網(wǎng)絡(luò)可用性特征集合，將符合網(wǎng)絡(luò)可靠性特征的網(wǎng)絡(luò)狀況參數(shù)劃分進網(wǎng)絡(luò)可靠性特征集合，將符合網(wǎng)絡(luò)安全性特征的網(wǎng)絡(luò)狀況參數(shù)劃分進網(wǎng)絡(luò)安全性特征集合，具體實施時，也可采用其他的網(wǎng)絡(luò)特征對網(wǎng)絡(luò)狀況參數(shù)進行劃分，本發(fā)明不作限制。
[0046]計算網(wǎng)絡(luò)狀態(tài)參數(shù)的子健康指數(shù)的方法可以是，為每個網(wǎng)絡(luò)狀況參數(shù)設(shè)置一個參考值和理想子健康指數(shù)，根據(jù)實際檢測到的網(wǎng)絡(luò)狀況參數(shù)和預(yù)置的參考值計算二者的比例，通過比例和理想子健康指數(shù)的相乘得到該網(wǎng)絡(luò)狀態(tài)參數(shù)的子健康指數(shù)，其中每個網(wǎng)絡(luò)狀況參數(shù)設(shè)置的理想子健康指數(shù)相同，理想子健康指數(shù)可以數(shù)字或百分比表示，例如100或100%。例如,若某個網(wǎng)絡(luò)狀況參數(shù)為丟包率,丟包率越小表示待測網(wǎng)絡(luò)的健康狀態(tài)越好，網(wǎng)絡(luò)狀況參數(shù)與待測網(wǎng)絡(luò)的健康狀態(tài)呈負相關(guān)性，設(shè)置的參考值和理想子健康指數(shù)分布為
0.1%和100，子健康指數(shù)與待測網(wǎng)絡(luò)的健康狀態(tài)呈正相關(guān)性，若實際測量到的待測網(wǎng)絡(luò)的丟包率為0.5%，，則該丟包率的子健康指數(shù)為(0.1 / 0.5) *100=20。若某個網(wǎng)絡(luò)狀況參數(shù)為帶寬，帶寬與待測網(wǎng)絡(luò)的健康狀態(tài)呈正相關(guān)性，假設(shè)帶寬的參考值為100GHz，理想子健康指數(shù)為100，實際測量到的待測網(wǎng)絡(luò)的90GHz，則該網(wǎng)絡(luò)狀況參數(shù)的子健康指數(shù)為(90 /100) *100=90。具體實施時，也可采用其他方法計算網(wǎng)絡(luò)狀況參數(shù)對應(yīng)的子健康指數(shù)，本發(fā)明不作限制。
[0047]在本發(fā)明的一個實施例中，假設(shè)m=10，n=3，根據(jù)m個網(wǎng)絡(luò)狀況參數(shù)計算得到子健康指數(shù)表示為Ai, i=l,2,3...10,網(wǎng)絡(luò)特征集合表示為Pj, j = 1,2,3 ;m個子健康指數(shù)劃分進 η 個網(wǎng)絡(luò)特征集合為 P1 = (A1, A2, A3I，P2 = (A4, A5, A6I, P3 = {A7, A8, A9, A10I。
[0048]S102、根據(jù)每個網(wǎng)絡(luò)狀況參數(shù)的子健康指數(shù)和預(yù)設(shè)的子權(quán)重系數(shù)計算出每個網(wǎng)絡(luò)特征集合對應(yīng)的中間健康指數(shù)。
[0049]具體的，每個網(wǎng)絡(luò)特征集合中的網(wǎng)絡(luò)狀況參數(shù)均分配有子權(quán)重系數(shù)，將每個子權(quán)重系數(shù)與子健康指數(shù)相乘后得到該網(wǎng)絡(luò)特征集合的中間健康指數(shù)。
[0050]例如，根據(jù)SlOl中劃分的網(wǎng)絡(luò)特征集合Pp P2和P3，P1中預(yù)置的網(wǎng)絡(luò)狀況參數(shù)對應(yīng)的子權(quán)重系數(shù)分別為Xp X2和x3，P2中預(yù)置的網(wǎng)絡(luò)狀況參數(shù)對應(yīng)的子權(quán)重系數(shù)分別為Yp Y2和Y3，P3中預(yù)置的網(wǎng)絡(luò)狀況參數(shù)對應(yīng)的子權(quán)重系數(shù)分別為 Z1' Z2, Z3 和 Z4,其中 Χ!+Χ2+Χ3 = 1，Y!+Y2+Y3 = 1，WW = 1，則網(wǎng)絡(luò)特
征集合P1的中間健康指數(shù)indexP1 =A1=^xi+a2*x2+a3*x3，網(wǎng)絡(luò)特征集合P2的中 間健康指數(shù)indexP: = A4^Y1+A/Y2+A6*Y3，網(wǎng)絡(luò)特征集合P3的中間健康指數(shù)index,, = A7 ^Z1 +A8 *Z2 +A9 *Z, +A10 *Z4




ο
[0051]S103、根據(jù)η個中間健康指數(shù)和預(yù)設(shè)的η個中間權(quán)重系數(shù)計算并顯示所述待測網(wǎng)絡(luò)的總健康度。
[0052]具體的，每個中間健康指數(shù)都分配為預(yù)置的中間權(quán)重系數(shù)，根據(jù)每個中間健康指數(shù)和對應(yīng)的中間權(quán)重系數(shù)的乘機得到待測網(wǎng)絡(luò)的總健康度。
[0053]例如，S102中計算得到的中間健康指數(shù)為llldexP:、,ndcxi':和indexIi1，
假設(shè)預(yù)置的中間權(quán)重系數(shù)分別為α、β和Y，則待測網(wǎng)絡(luò)的總健康度index 丨 ?U|i=?*indcx 丨,+/產(chǎn) index":+廣 indeXj'，其中 α+β +Y =L
[0054]可以理解的是，本發(fā)明實施例計算總健康指數(shù)的計算模型分為3層，即作為根節(jié)點的總健康指數(shù)，作為中間節(jié)點的中間健康自身和作為葉子節(jié)點的子健康指數(shù)，在具體實施例將總健康指數(shù)的計算模型分類4層或4層以上，并按照實施例本發(fā)明的計算方法以此計算每層的健康指數(shù)，最后得到總健康指數(shù)。
[0055]實施本發(fā)明的實施例，通過為待測網(wǎng)絡(luò)不同類型的網(wǎng)絡(luò)狀態(tài)參數(shù)的劃分，為每個網(wǎng)絡(luò)狀態(tài)參數(shù)分配預(yù)設(shè)的權(quán)重系數(shù)，并使用一個總健康指數(shù)描述待測網(wǎng)絡(luò)的健康狀態(tài)，能更加直觀的和更準確的表示待測網(wǎng)絡(luò)的健康狀態(tài)。
[0056]參見圖2，為本發(fā)明第二實施例的一種網(wǎng)絡(luò)健康狀態(tài)的評估方法的流程示意圖，在本實施例中，所述方法包括:
[0057]S201、根據(jù)預(yù)置的學習樣本采用權(quán)值計算算法確定每個子權(quán)重系數(shù)和中間權(quán)重系數(shù)。
[0058]具體的，通過遺傳算法或最大熵值算法對預(yù)置的學習樣本進行學習后確定子權(quán)重系數(shù)和中間權(quán)重系數(shù)，可以自適應(yīng)的調(diào)制權(quán)重系數(shù)，提高待測網(wǎng)絡(luò)健康狀態(tài)的準確性。
[0059]以采用遺傳算法確定權(quán)重系數(shù)(子權(quán)重系數(shù)和中間權(quán)重系數(shù))為例，構(gòu)建一個3層的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，其中，子健康指數(shù)為輸入層，中間健康指數(shù)為隱層，總健康指數(shù)為輸出層，輸入層每個節(jié)點的輸入通過權(quán)重鏈接至后一隱層節(jié)點的輸入，最后一個隱層節(jié)點輸出通過權(quán)重鏈接至輸出層神經(jīng)元的輸入，輸出層節(jié)點將處理后的信息輸出。[0060]遺傳算法的具體過程為:
[0061](I)確定網(wǎng)絡(luò)權(quán)值結(jié)構(gòu)格式，一組權(quán)值與遺傳空間的個體位的關(guān)系是由編碼映射確定的，Sigmoid函數(shù)常和單位階躍函數(shù)用于構(gòu)造人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，形式為
【權(quán)利要求】
1.一種網(wǎng)絡(luò)健康狀態(tài)的評估方法，其特征在于，包括: 將待測網(wǎng)絡(luò)的m個不同類型的網(wǎng)絡(luò)狀況參數(shù)劃分為η個網(wǎng)絡(luò)特征集合，并計算每個網(wǎng)絡(luò)狀況參數(shù)對應(yīng)的子健康指數(shù)，m和η均為大于I的整數(shù)且η < m ; 根據(jù)每個網(wǎng)絡(luò)狀況參數(shù)的子健康指數(shù)和預(yù)設(shè)的子權(quán)重系數(shù)計算出每個網(wǎng)絡(luò)特征集合對應(yīng)的中間健康指數(shù)； 根據(jù)η個中間健康指數(shù)和預(yù)設(shè)的η個中間權(quán)重系數(shù)計算并顯示所述待測網(wǎng)絡(luò)的總健康指數(shù)，所述總健康指數(shù)用于表征所述待測網(wǎng)絡(luò)的健康狀態(tài)。
2.如權(quán)利要求1所述的評估方法，其特征在于，所述將待測網(wǎng)絡(luò)的m個不同類型的網(wǎng)絡(luò)狀況參數(shù)劃分為η個網(wǎng)絡(luò)特征集合的步驟之前，還包括: 若接收到獲取待測網(wǎng)絡(luò)的健康狀態(tài)的觸發(fā)指令，執(zhí)行所述將待測網(wǎng)絡(luò)的m個不同類型的網(wǎng)絡(luò)狀況參數(shù)劃分為η個網(wǎng)絡(luò)特征集合的步驟。
3.如權(quán)利要求1所述的評估方法，其特征在于，所述將待測網(wǎng)絡(luò)的m個不同類型的網(wǎng)絡(luò)狀況參數(shù)劃分為η個網(wǎng)絡(luò)特征集合的步驟之前，還包括: 根據(jù)預(yù)置的學習樣本采用權(quán)重計算算法確定每個子權(quán)重系數(shù)和中間權(quán)重系數(shù)。
4.如權(quán)利要求3所述的評估方法，其特征在，所述權(quán)重計算算法包括遺傳算法或最大熵值算法。
5.如權(quán)利要求1-4任意一項所述的評估方法，其特征在于，所述計算每個網(wǎng)絡(luò)狀況參數(shù)對應(yīng)的子健康指數(shù)的步驟包括: 計算網(wǎng)絡(luò)狀況參數(shù)與預(yù)置的參考值的比值，并根據(jù)所述比值和預(yù)置的理想子健康指數(shù)確定出該網(wǎng)絡(luò)狀況參數(shù)的子健康指數(shù)。
6.如權(quán)利要求5所述的評估方法，其特征在于，網(wǎng)絡(luò)特征集合至少包括網(wǎng)絡(luò)可用性集合、網(wǎng)絡(luò)可靠性集合和網(wǎng)絡(luò)安全性集合。
7.如權(quán)利要求6所述的評估方法，其特征在于，還包括: 顯示與所述待測網(wǎng)絡(luò)關(guān)聯(lián)的圖標；根據(jù)所述總健康指數(shù)確定所述圖標的顏色并在所述圖標上顯示所述總健康指數(shù)。
8.—種網(wǎng)絡(luò)健康狀態(tài)的評估裝置，其特征在于，包括: 第一計算模塊，用于將待測網(wǎng)絡(luò)的m個不同類型網(wǎng)絡(luò)狀況參數(shù)劃分為η個網(wǎng)絡(luò)特征集合，并計算每個網(wǎng)絡(luò)狀況參數(shù)對應(yīng)的子健康指數(shù)，m和η均為大于I的整數(shù)且η < m ; 第二計算模塊，用于根據(jù)每個網(wǎng)絡(luò)狀況參數(shù)的子健康指數(shù)和預(yù)設(shè)的子權(quán)重系數(shù)計算出每個網(wǎng)絡(luò)特征集合對應(yīng)的中間健康指數(shù)； 健康指數(shù)計算模塊，用于根據(jù)η個中間健康指數(shù)和預(yù)設(shè)的η個中間權(quán)重系數(shù)計算并顯示所述待測網(wǎng)絡(luò)的總健康指數(shù)，所述總健康指數(shù)用于表征所述待測網(wǎng)絡(luò)的健康狀態(tài)。
9.如權(quán)利要求8所述的評估裝置，還包括: 觸發(fā)模塊，用于若接收到獲取待測網(wǎng)絡(luò)的健康狀態(tài)的觸發(fā)指令，指示所述第一計算模塊開始工作。
10.如權(quán)利要求8或9所述的評估裝置，其特征在于，還包括: 學習模塊，用于根據(jù)預(yù)置的學習樣本采用權(quán)重計算算法確定每個子權(quán)重系數(shù)和中間權(quán)重系數(shù)。
11.如權(quán)利要求10所述的評估裝置，其特征在于，所述權(quán)重計算算法包括遺傳算法或最大熵值算法。
12.如權(quán)利要求11所述的評估裝置，其特征在于，所述第一計算模塊用于計算網(wǎng)絡(luò)狀況參數(shù)與預(yù)置的參考值的比值，并根據(jù)所述比值和預(yù)置的理想子健康指數(shù)確定出該網(wǎng)絡(luò)狀況參數(shù)的子健康指數(shù)。
13.如權(quán)利要求12所述的評估裝置，其特征在于，網(wǎng)絡(luò)特征集合至少包括網(wǎng)絡(luò)可用性集合、網(wǎng)絡(luò)可靠性集合和網(wǎng)絡(luò)安全性集合。
14.如權(quán)利要求13所述的評估裝置 ，其特征在于，還包括: 顯示模塊，用于顯示與所述待測網(wǎng)絡(luò)關(guān)聯(lián)的圖標；根據(jù)所述總健康指數(shù)確定所述圖標的顏色并在所述圖標上顯示所述總健康指數(shù)。
【文檔編號】H04L12/26GK103763123SQ201310731670
【公開日】2014年4月30日 申請日期:2013年12月26日 優(yōu)先權(quán)日:2013年12月26日
【發(fā)明者】付利勇 申請人:華為技術(shù)有限公司