论文部分内容阅读
【摘 要】系统的认识与分析，一个最为有效途径就是分析其结构，目前这种方式已被广泛应用在社会、资源、经济以及管理等问题的分析上。本文笔者基于系统结构自身特征以及其实际情况，在贡献度与关联度的前提下来实施分析系统结构，提出一种分析算法，并就该方法在通行网络结构分析中的实际应用进行研究和分析。
【关键词】通信网络 系统 结构 分析 贡献 关联度
一、系统结构分析算法
在研究系统结构之前，首先应该明确何谓系统，即由各要素所构成的整体就是系统，系统的整体功能为各要素贡献度综合而成。由于各要素自身具备一定的属性，而这些属性经过组合后成为各要素对于系统的贡献度与各要素间关联度。但是事实上不同要素自身属性是不同的，因此，对于系统所产生的作用大小也会相应的有所不同，继而表现为要素对于系统的贡献度不同，同时各要素间的关联度也会有所不同。
（一）原理
首先进行一个典型且通用系统的构建，该系统由n个要素所构成，标记为Nk（k=1，2，….n），其中系统中第k个要素包含Mk个属性，将第K要素中第i个属性标记为，其中i=1，2….mk。
第一，构建模糊关系矩阵。本文所构建的这一矩阵为表示[0，1]这一区间数要素、属性间关系与强度的一个工具，借助于该矩阵不仅可对要素间、属性间的关系进行准确地描述，同时还有利于数据的处理和操作。该矩阵可细化成为两种矩阵，即要素与属性的模糊关系矩阵、属性与属性模糊关系矩阵，其中要素与属性模糊关系矩阵表示为，属性与属性模糊关系矩阵表示为，其中与这两个直接影响程度既可借助于主观判断法来获得，同时也可借助于主客观结合法来求解。
第二，贡献度。其中要素中属性对于系统所产生的贡献度为可定义成为要素有关属性输入和输出信息之间的比，其中输入信息为该属性接受其他相关要素支配情况，具体来讲就是该要素属性受其他相关要素属性的影响，则可将其输入信息标记为；输出信息为该属性对于其他要素支配情况，具体来讲就是该要素属性影响其他要素属性，其输出信息标记为，基于此就可得出该要素某个属性对于系统的贡献度，即，接着按照每一个要素中各属性贡献度的权重就可将每一个要素对于系统贡献度计算出来，即。
第三，关联度。所谓关联度就是要属（属性）和其他要素（属性）间关系紧密度所产生的量值。在本次研究中，将要素中属性关联度定义为这一属性输入信息和输出信息总和，即；而要素关联度则为要素输入信息和输出信息总和，即。
（二）分析算法
结合上述内容，在关联度与贡献度的基础上系统结构分析算法步骤主要如下：
第一，通用系统的构建，判断矩阵的构建，在系统中随意选择要素作为参考，综合考虑直接对该要素产生影响的各个要素，并依次将其第i个属性作为准则，接着两两进行比较，分析各要素对于属性所产生的影响，并进行描述。
第二，要素与属性模糊关系矩阵的构建。借助于层次分析法的应用来获得矩阵最大特征值以及其所对应的这一特征向量，对该矩阵一致性进行检验与判断，若未达到一致，则应按照要求重新进行判断矩阵的构建。接着通过向量来描述对于要素属性没有产生关系的这些要素所造成的影响程度，要注意的是在这一环节中，要确保所用向量可全面且系统地将系统全部要素对对于属性的影响程度反映出来，从而再综合考虑其他各要素，获得要素与属性模糊关系矩阵。
第三，属性与属性模糊关系矩阵的构建。基于系统结构这一角度来讲，要素自身状态的呈现是借助于属性所表现出来，其中每一个属性均在不同层次上说明了该要素的度量，但是由于不同属性间的重要性不同，而这一种重要性大小又是借助于属性权重来表现的，因此，要素属性影响权重就反映了该属性和其他要素属性间影响程度或者大小。
二、通信网络结构系统结构
通过上述内容，选取了某一通信网络系统，该系统包含了光纤传送网、视频会议网、卫星通信网、自动电话网以及数据通信网，每一个子系统中所包含的权重信息与运行指标如下：光纤传送网包含丢包率、节点设备的完好率、全网可通率以及误码率；视频会议网包含故障平均修复时间、故障间隔时间以及设备的完好率；卫星通信网包含误码率、畅通率以及设备完好率；自动电话网包含掉话率与平均可通率；数据通信网包含设备可用率、节点可通率以及业务平均的可用率。基于这些信息，根据上述的分析算法来实施分析。
在分析中，将光纤传送网这一要素作为参考，其他要素均对其有着直接影响，并且将属性全网可通率作为准则，让五位对于网络关联度比较熟悉的专家来实施比较，同时采用相应的分级比例标度来进行描述，根据算术平均值这一原则所构造的这一判断矩阵为，在此基础上进一步得到矩阵最大特征值为3与向量，在此基础上再来进行该矩阵一致性的检验，通过检验与判断得知该矩阵满足要求。重复上述的这些步骤，综合考虑其他要素与属性之间的影响程度、影响关系，从而获得要素与属性模糊关系矩阵、属性与属性模糊关系矩阵。最后在利用分析算法原理与步骤得到贡献度与关联度。
从分析结果来看，要素对于系统贡献度从高至低的顺序为：数据通信网—自动电话网—光纤传送网—视频会议网—卫星通信网，从该顺序可知，数据通信网对于这一通信网络系统所产生的贡献度为最大，且属性对于系统的贡献度最大的为节点可通率。同理，各要素关联度从高至低的顺序为：光纤传送网—数据通信网—自动电话网—视频会议网—卫星通信网，在这些要素中，关联度最大为光纤传送网，即说明这一子网系统和其他各子网系统间的联系最为紧密，简而言之就是该子系统的运行质量高低直接关系着其他子系统运行情况。
综上所述，经过通信网络系统结构贡献度与关联度的分析，将各子网间影响关系、影响程度通过定量的方式描绘了出来，同时基于此还分析了各子网与运行指标对于通行网络系统所产生的贡献度与关联度等。从本次研究结果来看，文章所阐述的这种方式不仅可省去了较为复杂的计算过程，同时还可有效解决在通信网络结构中存在的定量判断问题，从而为通信网络系统结构的构建提供更为合理的参考依据。
【关键词】通信网络 系统 结构 分析 贡献 关联度
一、系统结构分析算法
在研究系统结构之前，首先应该明确何谓系统，即由各要素所构成的整体就是系统，系统的整体功能为各要素贡献度综合而成。由于各要素自身具备一定的属性，而这些属性经过组合后成为各要素对于系统的贡献度与各要素间关联度。但是事实上不同要素自身属性是不同的，因此，对于系统所产生的作用大小也会相应的有所不同，继而表现为要素对于系统的贡献度不同，同时各要素间的关联度也会有所不同。
（一）原理
首先进行一个典型且通用系统的构建，该系统由n个要素所构成，标记为Nk（k=1，2，….n），其中系统中第k个要素包含Mk个属性，将第K要素中第i个属性标记为，其中i=1，2….mk。
第一，构建模糊关系矩阵。本文所构建的这一矩阵为表示[0，1]这一区间数要素、属性间关系与强度的一个工具，借助于该矩阵不仅可对要素间、属性间的关系进行准确地描述，同时还有利于数据的处理和操作。该矩阵可细化成为两种矩阵，即要素与属性的模糊关系矩阵、属性与属性模糊关系矩阵，其中要素与属性模糊关系矩阵表示为，属性与属性模糊关系矩阵表示为，其中与这两个直接影响程度既可借助于主观判断法来获得，同时也可借助于主客观结合法来求解。
第二，贡献度。其中要素中属性对于系统所产生的贡献度为可定义成为要素有关属性输入和输出信息之间的比，其中输入信息为该属性接受其他相关要素支配情况，具体来讲就是该要素属性受其他相关要素属性的影响，则可将其输入信息标记为；输出信息为该属性对于其他要素支配情况，具体来讲就是该要素属性影响其他要素属性，其输出信息标记为，基于此就可得出该要素某个属性对于系统的贡献度，即，接着按照每一个要素中各属性贡献度的权重就可将每一个要素对于系统贡献度计算出来，即。
第三，关联度。所谓关联度就是要属（属性）和其他要素（属性）间关系紧密度所产生的量值。在本次研究中，将要素中属性关联度定义为这一属性输入信息和输出信息总和，即；而要素关联度则为要素输入信息和输出信息总和，即。
（二）分析算法
结合上述内容，在关联度与贡献度的基础上系统结构分析算法步骤主要如下：
第一，通用系统的构建，判断矩阵的构建，在系统中随意选择要素作为参考，综合考虑直接对该要素产生影响的各个要素，并依次将其第i个属性作为准则，接着两两进行比较，分析各要素对于属性所产生的影响，并进行描述。
第二，要素与属性模糊关系矩阵的构建。借助于层次分析法的应用来获得矩阵最大特征值以及其所对应的这一特征向量，对该矩阵一致性进行检验与判断，若未达到一致，则应按照要求重新进行判断矩阵的构建。接着通过向量来描述对于要素属性没有产生关系的这些要素所造成的影响程度，要注意的是在这一环节中，要确保所用向量可全面且系统地将系统全部要素对对于属性的影响程度反映出来，从而再综合考虑其他各要素，获得要素与属性模糊关系矩阵。
第三，属性与属性模糊关系矩阵的构建。基于系统结构这一角度来讲，要素自身状态的呈现是借助于属性所表现出来，其中每一个属性均在不同层次上说明了该要素的度量，但是由于不同属性间的重要性不同，而这一种重要性大小又是借助于属性权重来表现的，因此，要素属性影响权重就反映了该属性和其他要素属性间影响程度或者大小。
二、通信网络结构系统结构
通过上述内容，选取了某一通信网络系统，该系统包含了光纤传送网、视频会议网、卫星通信网、自动电话网以及数据通信网，每一个子系统中所包含的权重信息与运行指标如下：光纤传送网包含丢包率、节点设备的完好率、全网可通率以及误码率；视频会议网包含故障平均修复时间、故障间隔时间以及设备的完好率；卫星通信网包含误码率、畅通率以及设备完好率；自动电话网包含掉话率与平均可通率；数据通信网包含设备可用率、节点可通率以及业务平均的可用率。基于这些信息，根据上述的分析算法来实施分析。
在分析中，将光纤传送网这一要素作为参考，其他要素均对其有着直接影响，并且将属性全网可通率作为准则，让五位对于网络关联度比较熟悉的专家来实施比较，同时采用相应的分级比例标度来进行描述，根据算术平均值这一原则所构造的这一判断矩阵为，在此基础上进一步得到矩阵最大特征值为3与向量，在此基础上再来进行该矩阵一致性的检验，通过检验与判断得知该矩阵满足要求。重复上述的这些步骤，综合考虑其他要素与属性之间的影响程度、影响关系，从而获得要素与属性模糊关系矩阵、属性与属性模糊关系矩阵。最后在利用分析算法原理与步骤得到贡献度与关联度。
从分析结果来看，要素对于系统贡献度从高至低的顺序为：数据通信网—自动电话网—光纤传送网—视频会议网—卫星通信网，从该顺序可知，数据通信网对于这一通信网络系统所产生的贡献度为最大，且属性对于系统的贡献度最大的为节点可通率。同理，各要素关联度从高至低的顺序为：光纤传送网—数据通信网—自动电话网—视频会议网—卫星通信网，在这些要素中，关联度最大为光纤传送网，即说明这一子网系统和其他各子网系统间的联系最为紧密，简而言之就是该子系统的运行质量高低直接关系着其他子系统运行情况。
综上所述，经过通信网络系统结构贡献度与关联度的分析，将各子网间影响关系、影响程度通过定量的方式描绘了出来，同时基于此还分析了各子网与运行指标对于通行网络系统所产生的贡献度与关联度等。从本次研究结果来看，文章所阐述的这种方式不仅可省去了较为复杂的计算过程，同时还可有效解决在通信网络结构中存在的定量判断问题，从而为通信网络系统结构的构建提供更为合理的参考依据。