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针对传统的网络故障知识库难以共同存在的缺陷的高冗余性和稳定性，综合运用神经网络方法和粗糙集理论，提出了RSNN算法，以获得研究样品净化处理。该算法简化了样本，具有高适应性和高容错性，不容易陷入局部极小点，可以有效地处理噪声或不兼容的网络故障诊断。使用这种方法与其它相似的方法相比，可以提高诊断的精度和速度的诊断，具有一定的价值。