基于模糊神经网络的复杂网络故障诊断设计

• 作者: 詹进雄 杜舒明 南京电子技术研究所
• 来源期刊: 计算机测量与控制
• 关键词: 复杂网络 隶属度 模糊神经网络 故障诊断
• 年，卷（期）: 2023,（10）
• 所属期刊栏目: 测试与故障诊断
• 页码范围: 6-12,20
• 页数: 8页
• 语种: 中文
• DOI: 10.16526/j.cnki.11-4762/tp.2023.10.002

摘要

针对雷达等复杂大型电子装备网络系统的故障定位难、影响关系不清晰的问题，采用了基于模糊神经网络的故障定位方法，提高了网络故障定位的快速性与准确性：首先介绍了模糊隶属度及模糊神经元等理论，接着基于模糊理论将网络监测信息进行模糊化处理，并利用神经网络模型对模糊后的信息进行训练与学习，参数训练达到设置的期望误差0.01;最后利用训练好的模型对随机抽取的2组网络故障实例进行了验证，软件执行单次诊断耗时3.5 s;结果表明，采用基于模糊神经网络的诊断方法能够较好解决网络故障耦合复杂、故障现象与故障原因关系不清晰等难题，对网络故障快速排除与恢复具有重要意义。