10.3969/j.issn.1002-6886.2005.03.020
粗糙集-神经网络计算机网络故障诊断方法研究
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.
粗糙集、人工神经网络、故障诊断、状态属性表
TP3(计算技术、计算机技术)
2005-08-25(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
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