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1、基于粗糙集支持向量机的网络故障诊断系统李千目赵学龙游静刘凤玉（南京理工大学计算机系，南京!&""%#）?)238,：,8@8342AB/+CA$D+2摘要该文针对传统网络故障知识库冗余度高和稳定性难以两全的缺陷，综合运用支持向量机方法和粗糙集理论，提出了*9:;方法，实现不一致情况下的规则获取和学习样本的净化处理。该算法具有简化样本、适应性强、容错性高等特点，能有效处理网络故障诊断中噪声或不相容的信息。由于该方法选择了比9;E更大的工作集而没有增加过多的计算，总的优化步骤减少，收敛速度也更快，平均训练速度约为9;E的两倍。实验表明，利用该方法实现的系
2、统与同类的其他方法相比，提高了诊断准确率和诊断速度。关键词粗糙集支持向量机网络故障诊断文章编号&""!)F55&)（!""#）!%)""GG)"5文献标识码H中图分类号6I5&&!"#$%&’()*+,$-.*/0&1.1231$#45*1#6&072829:;.<.*04+=>*&?+#,&0/@&+A.0/;.+)#0/3+（J0K31L204L+-M+2KAL019D804D034N60DC4+,+7O，PQ96，P34R847!&""%#）!B1$’*C$：.4LC8/K3K01，S0KAL-+1S31N3N0/87484720LC+N-+1
3、P0LS+1TU3A,LJ8374+/8/9O/L02/VOK1+K+/847*9:;20LC+N，SC8DCL87CL,OD+2V840/40A13,40LS+1T34N1+A7C/0L/$W0D3470L10NAD0N84-+123L8+4L3V,0，SC8DC82K,80/LC3LLC04A2V01+-0X3,A3L8+4D18L01838/10NAD0NS8LC4+84-+123L8+4,+//LC1+A7C1+A7C/0L3KK1+3DC$H4NLC04，LC8/10NAD0N84-+123L8+48/A/0NL+N0X0,+KD,3//8
4、-8D3L8+41A,0/34NL138440A13,40LS+1TL+84-013KK1+K183L0K31320L01/$6C01A,0/N0X0,+K0NVO*9)P0A13,40LS+1T343,O/8//C+SLC0V0/LK10N8DL8+43DDA13DO8-3D3/0N+0/23LDC34O+-LC01A,0/$.LY/D3K3V,0+-+X01D+2847/0X013,/C+1LD+2847/840Z8/L847N8374+/8//O/L02/，/ADC3/3N8,0223V0LS004/L3V8,8LO34N10NA4N34DO$
5、[0D3A/0LC020LC+NN0D103/0/LC0+KL8283L8+4/L0K/34N84D103/0/LC0D+4X01704D0/K00N$6C03X01370/K00N+-L138484784*9:;8/3,2+/LLS8D0-3/L3/LC3L849;E$6C00ZK018204L/O/L0282K,0204L0NVOLC8/20LC+N/C+S/37++NN8374+/L8D3V8,8LO$D#3%&’61：1+A7C/0L/，9:;，40LS+1T-3A,LN8374+/8/&引言数辨识问题，文献’5(的方法难以胜任。*$637
6、,83-0118在文献’!(中现代信息网络规模日益扩大，功能增强，用户数目急剧增提出一种模糊神经网络的新方法，该方法的困难在于如何确定加，使得网络维护与管理工作复杂$特别是网络的故障诊断，由故障的模糊隶属度向量。文献’#(提出一种基于专家系统的故障于产生故障的因素很多，信息量又很大，使得网络管理人员已实时诊断方法，有一定的实际意义，但是该方法实现故障诊断很难用现有的工具来解决用户所提出故障诊断的服务要求。网的准确度依赖于知识库中专家知识的丰富程度，而且对于网络络故障诊断问题被定义为’&(：当诊断对象发生某种或某些故障这种规模较大的系统，存在“冲突消解
7、”和“组合爆炸”问题。时，其输出或系统的行为将与正常状态时不同或失调，诊断的该文利用粗糙集理论从网络状态信息中提取原始规则，引任务就是要寻找引起这些异常征兆的可能原因。如何将智能技入分层分散优化思想和结构风险最小原理，提出一种新的基于术引入网络故障诊断领域，利用自学习、自适应技术创造和维粗糙集决策的9:;方法（*9:;），并设计相应的网络故障诊断护故障诊断知识库，提高网络管理效率，是一个值得研究的模型，它可以在混合网络环境下通过提供单一的网络操作控制问题。环境来管理所有子网和被管理设备，以集中的、统一的方式远由于网络故障总是由系统某一或某些部件配置错
8、误、损坏程控制网络，合理有效地建立故障诊断知识库，以排除故障和或性能降低引起的，这些都可以表现为某些物参的变
