基于模糊神经网络的复杂网络故障诊断设计

来源：计算机测量与控制杂志2023年第10期北京时间：

作者：詹进雄,杜舒明

摘要：针对雷达等复杂大型电子装备网络系统的故障定位难、影响关系不清晰的问题，采用了基于模糊神经网络的故障定位方法，提高了网络故障定位的快速性与准确性：首先介绍了模糊隶属度及模糊神经元等理论，接着基于模糊理论将网络监测信息进行模糊化处理，并利用神经网络模型对模糊后的信息进行训练与学习，参数训练达到设置的期望误差0.01；最后利用训练好的模型对随机抽取的2组网络故障实例进行了验证，软件执行单次诊断耗时3.5s；结果表明采用基于模糊神经网络的诊断方法，能够较好解决网络故障耦合复杂、故障现象与故障原因关系不清晰等难题，对网络故障快速排除与恢复具有重要意义。

关键词：复杂网络;隶属度;模糊神经网络;故障诊断

基金资助：无