RS-CSA在网络故障诊断中的算法研究

发布时间：2017-10-16 09:01

  本文关键词：RS-CSA在网络故障诊断中的算法研究

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【摘要】：针对当今网络故障诊断所存在的弊端,当发生故障时难以满足快而准的要求,误诊、漏诊率颇高,诊断数据量大,属性选取具有主观性,学习、泛化能力欠缺,故此结合粗糙集(RS)及克隆选择算法(CSA)提出一种智能化诊断方法(RS-CSA)。首先利用RS对故障样本进行预处理,求出其约简后最小规则集及客观属性权重,然后用改进的CSA构造诊断器并对待诊断样本予以诊断、学习。经实验验证其所提出的算法优于传统诊断技术,有一定的理论及实用价值。
【作者单位】： 太原理工大学计算机科学与技术学院;
【关键词】： 网络故障诊断 粗糙集 克隆选择算法 RS-CSA 约简 最小规则集 诊断器
【基金】：山西省科技攻关项目(2008032208)
【分类号】：TP393.06
【正文快照】： 0引言鉴于生物免疫系统诸多特性,如多样性、鲁棒性、容错性、分布性、识别并记忆抗原等,提出了AIS,并用该算法来解决许多工程问题[1],如今已在优化、模式识别、机器学习、故障诊断等领域应用颇广。恰逢计算机网络与其极具相似性,故可借鉴其优良特性对网络实施故障诊断。计算机

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本文编号：1041775