神经网络在网络故障诊断中的应用研究

• 作者: 刘毅
• 来源期刊: 计算机仿真
• 学科: 工学
• 关键词: 神经网络 计算机网络 故障诊断
• 年，卷（期）: 2010,（11）
• 页码范围: 195-198
• 分类号: TP393
• 字数: 3974字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1006-9348.2010.11.051

摘要

研究保护网络的安全性,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.为保证对故障实时和精确诊断,可以综合利用神经网络方法和粗糙集理论,提出了RSNN算法,可实现不一致情况下的规则获取和学习样本的净化处理.算法具有简化样本、适应性强和容错性高等优点,克服了传统神经网络易陷入局部最优值的缺陷,能够有效消除网络故障诊断中噪声或不相容的信息.利用上述改进方法进行仿真,结果表明,改进方法与同类的其他方法相比,提高了诊断准确率和诊断速度,为实际应用提供了依据,具有一定的价值.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	刘毅	乐山师范学院计算机科学学院	22	226	6.0	14.0