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针对现有网络故障诊断系统的自适应能力弱、诊断速度慢和故障模式不同等问题，将免疫原理与代理技术相结合，采用分层多步的诊断思想构建诊断模型。基于克隆选择学说，提出新算法，完成检测器的训练。该算法选取了检测器克隆群，引进优化参数，可避免过早收敛和局部最优解的产生，从而改进诊断性能；同时还引入了检测器分类思想，加速诊断过程。与传统故障诊断方法相对比，该模型在处理复杂环境下的网络故障具有较明显的优势。