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研究网络故障诊断,针对保证网络安全可靠问题。网络故障诊断是一个复杂的过程,网络故障属性数量多且属性之间存在着大量冗余信息,传统故障诊断方法不能有效消除冗余信息,从而使网络故障诊断的准确率低。为了提高网络故障诊断的准确率,提出了一种粗糙集(RS)BP神经网络(BPNN)的网络故障诊断方法(RS-BPNN)。利用RS理论对网络故障属性集进行属性约简,消除属性之间冗余信息,使属性独立。将约简后的决策属性作为BPNN输入,通过BPNN非线性自学习,提高网络故障诊断的准确。通过RS-BPNN对网络故障数据进行