减法聚类-ANFIS在网络故障诊断的应用研究

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.

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

所属期刊栏目：47

分类号：TP306+.3;TP393.07(计算技术、计算机技术)

资助基金：陕西省自然科学基金SJ08F14;空军工程大学电讯工程学院研究生创新基金

在线出版日期：2011-07-04（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：76-78,86