基于粗糙集神经网络的网络故障诊断新方法

被引：25

作者：

李千目

戚湧

张宏

刘凤玉

机构：

[1] 南京理工大学计算机科学与技术系

来源：

计算机研究与发展 | 2004年 / 10期

关键词：

粗糙集; 神经网络; 故障诊断;

D O I：

暂无

中图分类号：

TP393 [计算机网络]; TP311 [程序设计、软件工程];

学科分类号：

081201 ; 1201 ;

摘要：

针对传统网络故障知识库冗余度高和稳定性难以两全的缺陷 ,综合运用神经网络方法和粗糙集理论 ,提出了RSNN算法 ,实现不一致情况下的规则获取和学习样本的净化处理该算法具有简化样本、适应性强、容错性高和不易陷入局部最小点等特点 ,能有效处理网络故障诊断中噪声或不相容的信息实验表明 ,利用该方法实现的系统与同类的其他方法相比 ,提高了诊断准确率和诊断速度

引用

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