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摘要:
通过分析网络性能数据来发现和识别故障是网络故障管理的重要手段之一.本文研究并提出了一种基于神经网络的故障识别方案,通过分析网络性能的数字特征来识别大型网络中的故障.为了提高系统的识别率,引入了软件工程中多版本编程技术,并行训练多组神经网络,由多数决投票机制合成为一个系统.同时定义了神经网络之间的错误关联系数概念,依据计算机仿真的结果,选取错误负相关的神经网络所组成的系统,对测试集能够达到100%的识别率.
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文献信息
篇名 多版本编程技术在故障识别中的应用与仿真
来源期刊 系统仿真学报 学科 工学
关键词 故障识别 神经网络 多版本编程 多数决投票 错误关联系数
年,卷(期) 2003,(1) 所属期刊栏目 仿真技术应用
研究方向 页码范围 108-112
页数 5页 分类号 TP30
字数 6037字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1004-731X.2003.01.030
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 胡谷雨 解放军理工大学指挥自动化学院 84 632 13.0 21.0
2 张锦春 解放军理工大学指挥自动化学院 2 1 1.0 1.0
传播情况
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引文网络
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2020(1)
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  • 二级引证文献(0)
研究主题发展历程
节点文献
故障识别
神经网络
多版本编程
多数决投票
错误关联系数
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
系统仿真学报
月刊
1004-731X
11-3092/V
大16开
北京市海淀区永定路50号院
82-9
1989
chi
出版文献量(篇)
14694
总下载数(次)
35
总被引数(次)
173926
相关基金
国家高技术研究发展计划(863计划)
英文译名:The National High Technology Research and Development Program of China
官方网址:http://www.863.org.cn
项目类型:重点项目
学科类型:信息技术
论文1v1指导