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总结与展望
7.1 总结
此系统使用了Django框架、Echarts、Mysql、Vue等技术结合BP神经网络实现了具有故障诊断功能的智能网络管理系统。网络管理人员通过浏览器对网络设备进行有效管理。本文主要完成研究工作如下：
1）论述了网络管理系统的基本定义以及发展现状，详细论述了用于网络管理的SNMP协议，分析了目前常用的故障诊断方法。
2）介绍了神经网络的相关概念，其中重点阐述了BP神经网络算法，分析其训练过程以及特点。
3）探讨了网络故障诊断的相关知识，重点研究了以MIB-II中接口故障为研究对象，采集相关数据，结合BP神经网络构建了网络故障诊断模型，最后通过Matlab仿真实验证明该故障模型具有较高的准确率。
4）以上述研究为基础，对系统的功能模块进行划分，并用功能设计图和活动图进行详细说明。根据系统设计，对各个功能模块进行实现，最终实现了具有用户管理、配置管理、设备监控、故障管理的智能网络管理系统。
5）对系统的功能可用性和性能进行了相关测试，最终得出的结论符合预期目标。
7.2 展望
系统结合传统web技术和智能故障诊断技术，实现了一个用户不仅可以对网络设备进行管控而且还可以通过web界面对网络设备接口故障诊断的智能网络管理系统。随着5G时代来临，网络管理系统的未来发展方向是运用大数据技术和云计算等技术并结合人工智能，进一步促进网络管理的智能化。在网故障诊断中应可以将故障检测更趋近于自动化，运用人工智能技术和大数据技术针对不同故障类型自动下发对应策略完成故障的自动修复，使得网络管理工作更加高效。网络设备种类繁多，未来应该可以通过人工智能技术结合大数据技术开发一种信的故障诊断模式，统一应用于各类网络设备当中。