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摘 要:本发明公开了一种基于小波神经网络的网络故障诊断方法,步骤如下:S1,获取故障和正常状态下的网络数据;S2,对网络故障数据进行数值化和归一化处理,并采用PCA降维算法进行数据降维;S3,创建小波神经网络模型,选用改进的灰狼优化算法,将优化得到的参数作为小波神经网络模型的参数;再将步骤S2处理后的网络故障数据作为输入,反向调整参数时增加动量因子,通过不断训练,完成网络故障诊断模型建立;S4,输入实时网络状态数据,判断网络是否出现故障;S5,输出网络故障诊断结果及故障类别。本发明引入动量因子,提高诊断模型的局部寻优能力;采用改进灰狼算法,优化故障诊断模型的初始参数,避免初始参数选取的随机性。
著 录 项:
专利/申请号: | CN202111479699.0 | 专利名称: | 基于小波神经网络的网络故障诊断方法、设备及存储介质 |
申请日: | 2021-12-07 | 申请/专利权人 | |
专利类型: | 发明 | 地址: | |
专利状态: | 已下证 查询审查信息 | 分类号: | H04L41/0631搜分类 网络传输搜索 |
公开/公告日: | 转让价格: | 面议 | |
公开/公告号: | 交易状态: | 等待洽谈 搜索相似专利 |
交易方 | 企业 | 个人 |
买家 | 营业执照副本复印件(需盖公章) | 身份证复印件(签字) |
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日期 | 法律信息 | 备注 |