粗糙集-神经网络计算机网络故障诊断方法研究

• 作者: 张建勋 曾庆森 纪纲
• 来源期刊: 现代机械
• 学科: 工学
• 关键词: 粗糙集 人工神经网络 故障诊断 状态属性表
• 年，卷（期）: 2005,（3）
• 所属期刊栏目: 计算机应用
• 页码范围: 48-50
• 页数: 3页
• 分类号: TP3
• 字数: 4983字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1002-6886.2005.03.020

摘要

本文用粗糙神经网络进行计算机网络故障分类判断.首先用粗糙集理论对计算机网络的状态属性进行了约简,将庞大的状态属性表约简为最小属性表,然后将最小属性表作为三层前向神经网络的训练样本,构造了基于三层前向神经网络的计算机网络故障的分类判断系统.实践表明,粗糙神经网络计算机网络故障分类判断系统提高了故障诊断速度,其准确率比单独采用粗糙集方法或人工神经网络的方法都高.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张建勋	重庆工学院计算机学院	25	319	11.0	17.0
2	曾庆森	重庆工学院计算机学院	15	95	7.0	9.0
3	纪纲	重庆工学院计算机学院	7	56	4.0	7.0