10.3969/j.issn.1000-386x.2014.02.021
RS-CS A在网络故障诊断中的算法研究
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。
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
TP393(计算技术、计算机技术)
山西省科技攻关项目2008032208
2014-03-12（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
共5页
77-81
