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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,综合运用神经网络方法和粗糙集理论,提出了RSNN算法,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、容错性高和不易陷入局部最小点等特点,能有效处理网络故障诊断中噪声或不相容的信息.实验表明,利用该方法实现的系统与同类的其他方法相比,提高了诊断准确率和诊断速度.