减法聚类-ANFIS在网络故障诊断的应用研究

• 作者: 孟相如 庄绪春 李欢 蒋静芝
• 来源期刊: 计算机工程与应用
• 学科: 工学
• 关键词: 网络故障诊断 减法聚类 自适应模糊神经网络 模糊逻辑 神经网络
• 年，卷（期）: 2011,（8）
• 所属期刊栏目: 网络、通信、安全
• 页码范围: 76-78,86
• 分类号: TP306+.3|TP393.07
• 字数: 4462字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3778/j.issn.1002-8331.2011.08.023

摘要

提出了一种基于减法聚类.自适应模糊神经网络(ANFIS)的网络故障诊断建模方法.减法聚类算法生成初始模糊推理系统,ANFIS建立网络故障诊断原始模型,应用混合算法对模糊规则的参数进行训练并建立最终的模型.仿真实验表明基于减法聚类-ANFIS的建模方法是有效的;通过仿真结果比较,减法聚类-ANFIS的网络故障诊断能力及收敛速度均优于BP神经网络,更适合作为网络故障诊断模型.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	孟相如	空军工程大学电讯工程学院	139	731	13.0	19.0
2	庄绪春	空军工程大学电讯工程学院	20	97	5.0	9.0
3	李欢	空军工程大学电讯工程学院	7	57	3.0	7.0
4	蒋静芝	空军工程大学电讯工程学院	6	51	3.0	6.0