简介:摘要:计算机网络故障诊断一直是网络管理的关键问题之一。传统方法常常需要经验丰富的网络管理人员来进行问题定位和解决,而基于神经网络的网络故障诊断方法可以通过学习网络故障的模式来实现自动化诊断。下面介绍一种基于神经网络的计算机网络故障诊断方法。首先,收集一定量的网络故障数据,包括了网络故障的类型、发生位置、故障描述等。将这些数据作为训练集,设计一个神经网络模型,对网络故障数据进行监督学习。模型的输入可以是网络设备的日志信息、网络负载信息、网络报文信息等,输出为网络故障的类型和位置。在测试阶段,当网络出现故障时,将网络信息作为输入,经过模型进行预测,得到网络故障的类型和位置。可以通过网络故障的类型和位置来判断故障的严重程度和修复方法,从而提高网络故障的解决效率和准确性。
简介:从计算机问世到计算机普及社会、家庭和生活各角落的今天,人们再也不能离开计算机了。计算机已成为服务于人们、造福于人类的好伙伴。特别是用计算机来进行繁琐、复杂的数值运算时,如,计算圆周率π,就显得十分如意,比人高强多。可是,随着人们使用计算机的要求升格,遇到了需要识别、判断方面的问题时,传统的计算机又显得笨手笨脚,力不从心。人们产生了—种不满意感。
简介:Dynamicnodecreationandfastlearningalgorithmforahybridfeedforwardneuralnetwork.Flight-pathanglecontrolvianeuro-adaptiveBackstepping.Locallearningframeworkforhandwrittencharacterrecognition.Maximizingmarginsofmultilayerneuralnetworks.ModularnetworkSOMself-orgmlizingmapofasystemsgroupinfunctionspace.
简介:ApplicationoftheRTNNmodelforasystemidentification,predictionandcontrol;AssociativeMemoryUsingRatioRuleforMulti-valuedPatternAssociation;Batch-to-BatchModel-basedIterativeOptimisationControlforaBatchPolymerisationReactor;BehaviouralPlasticityinAutonomousAgents:AComparisonbetweenTwoTypesofController;ChannelEqualizationUsingComplex-ValuedRecurrentNeuralNetworks;Classificationofnaturallanguagesentencesusingneuralnetworks;Combiningarecurrentneuralnetworkandtheoutputregulationtheoryfornon-linearadaptivecontrol。
简介:ConfigurablemultilayerCNN-UMemulatoronFPGA;Cortically-inspiredVisualProcessingwithaFourLayerCellularNeuralNetwork;Effectofcouplingresistorsonsteadypatternsincoupledoscillatornetworks;Exponentialconvergenceestimatesforneuralnetworkswithmultipledelays;FEATUREEXTRACTIONINEPILEPSYUSINGACELLULARNEURALNETWORKBASEDDEVICEFIRSTRESULTS;FurtherResultsontheStabilityofDelayedCellularNeuralNetworks;Globalstabilityanalysisindelayedcellularneuralnetworks;ImageedgedetectionusingadaptivemorphologyMeyerWavelet-CNN。
简介:PredictionoftheDimensionalChangesduringSinteringusingBackpropagationAlgorithm,Predictionofthenextstockpriceusingneuralnetwork-extractionthefeaturetopredictnextstockpricebyfiltering,Pulsemodeneuronwithpiecewiselinearactivationfunction,Remarksonmultilayerneuralnetworksinvolvingchaosneurons……