提出了一种基于减法聚类-自适应模糊神经网络（ANFIS）的网络故障诊断建模方法。减法聚类算法生成初始模糊推理系统，ANFIS建立网络故障诊断原始模型，应用混合算法对模糊规则的参数进行训练并建立最终的模型。仿真实验表明基于减法聚类-ANFIS的建模方法是有效的；通过仿真结果比较，减法聚类-ANFIS的网络故障诊断能力及收敛速度均优于BP神经网络，更适合作为网络故障诊断模型。