作者：曹静,高英,高惠平,任维政 单位：上海市计算技术研究所;上海计算机软件技术开发中心 出版：《计算机应用与软件》2012年第05期 页数：3页  （PDF与DOC格式可能不同） PDF编号：PDFJYRJ2012050200 DOC编号：DOCJYRJ2012050209 下载格式：PDF + Word/doc 文字可复制、可编辑

    • 为了克服大量信息冗余和能量有限给无线传感器网络故障诊断带来的困难，提出一种将粗糙集与神经网络集成相结合的智能故障诊断方法(RS-ANNE)。该方法首先利用粗糙集理论的属性约简技术，提取诊断故障贡献最大的最小故障诊断特征集合，然后根据最小故障诊断特征确定神经网络的初始拓扑结构，建立故障特征与故障之间的映射关系，最后通过子网表决得到最终诊断结果。实验结果表明，RS-ANNE诊断方法诊断正确率为95.67%，与ANNE方法相比计算量减小22.98%，诊断正确率提高13.88%。

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