申请/专利权人：福州理工学院

申请日：2023-12-15

公开（公告）日：2024-04-30

公开（公告）号：CN117955804A

主分类号：H04L41/0631

分类号：H04L41/0631;H04L43/0817;G06N3/043;G06N3/0464;G06N3/0442

优先权：

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2024.05.17#实质审查的生效;2024.04.30#公开

摘要：本发明涉及一种基于深度模糊神经网络的通信网络故障根因分析系统。包括：数据预处理模块：将收集到的通信网络运行数据进行一系列预处理操作，如数据清洗，标准化处理，数据去重等。特征选择模块：通过相关性分析，选择出最具有代表性和诊断价值的特征参数作为神经网络模型的输入特征。深度模糊神经网络模块：设计并训练一个多层深度模糊神经网络模型，以选取的特征参数为输入，输出最可能的故障根因。故障诊断和解决方案生成模块：对神经网络模型输出的故障根因进行深入分析，并提供针对性的解决方案。本发明能够通过对大规模、复杂的通信网络数据进行处理，实现故障根因的精确识别和分析。

主权项：1.一种基于深度模糊神经网络的通信网络故障根因分析系统，其特征在于，包括：数据预处理模块：将收集到的通信网络运行数据进行一系列预处理操作；特征选择模块：对预处理数据通过相关性分析，选择出最具有代表性和诊断价值的特征参数作为深度模糊神经网络模型的输入特征；深度模糊神经网络模块：设计并训练一个多层深度模糊神经网络模型，以选取的特征参数为输入，输出最可能的故障根因；故障诊断和解决方案生成模块：对深度模糊神经网络模型输出的故障根因进行深入分析，并提供针对性的解决方案。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 福州理工学院 一种基于深度模糊神经网络的通信网络故障根因分析系统

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