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摘要
为分析和发现故障预测中表征网络运行状态的多指标和故障间的关联关系,提出了一种基于模糊神经网络的规则发现方法.该方法利用模糊神经网络具有的学习能力和模糊推理能力,分析和发现网管系统中多指标和故障的关联关系,实现基于多指标的在线故障预测.仿真实验结果表明,有效的参数初始化确定了算法收敛方向,从而加速了收敛速度;新方法能够准确预测故障的发生,并且优化了预测准确度、真正率、误判率等性能指标.
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单位北京邮电大学; 网络与交换技术国家重点实验室
