随着计算机技术及Internet的发展，网络规模的扩大，建立完善的网络管理系统显得非常重要。故障管理是网络管理的核心，故障诊断又是其中的难点与重点，其有效与否和功能强弱直接关系到被管网络的可用性和可靠性。 本文针对目前的智能故障诊断技术难以满足对复杂网络故障进行准确、有效的定位和诊断的要求这一问题，将故障诊断分为故障定位和故障原因诊断两个阶段，并设计了一种综合的事件关联策略，在故障诊断过程中把事件关联技术、基于事例的推理技术用于不同的故障诊断阶段，针对各阶段任务的不同，采用不同的智能化技术，为实现智能故障诊断进行了深入的研究。 第一阶段，采用基于网络拓扑关联图的故障关联算法进行故障定位。针对网络故障的传播性，明确定义网络事件基本的关联关系，在此基础上提出了基于网络拓扑关联图的故障关联算法。该故障关联算法依据网络故障之间的关联关系确定故障源，有效地起到故障过滤和定位的功能。 第二阶段，在故障诊断阶段采用基于事例推理的方法，对事件关联过程确定的故障源进行了进一步的故障诊断。该方法将k-d树和近邻检索法等技术相结合，提高了事例检索的效率，从而有效的提高故障诊断的效率。 为了深入研究，客观评价本文所提出事件关联策略，作者利用仿真实验对其进行了测试，结果显示该方案使故障诊断具有较高的有效性。 最后，本文将智能故障诊断技术具体应用ITManager的统一网管平台，设计和实现了一种基于J2EE体系结构的通用故障管理系统，并初步实现了该事件关联模型的原型系统。