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摘要:
为了提高故障诊断的精度和降低误报率,提出了粗糙决策智能故障诊断模型.该模型可以对决策表进行无教师的规则提取;通过自学习,用较少的样本即可对故障进行分类.将复杂系统的原始样本集转化成了决策表,利用粗糙集具有较强的处理不确定和不完备信息的能力,对原始样本集的条件属性进行了约简处理;同时,利用决策树具有快速学习及分类的优势对约简后的决策表进行规则提取,提高了故障诊断的鲁棒性.给出了基于该模型的故障诊断步骤.以实例介绍了利用该模型进行故障诊断的全过程.
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文献信息
篇名 智能故障诊断的粗糙决策模型
来源期刊 东北大学学报(自然科学版) 学科 工学
关键词 粗糙集 约简 决策树 规则 故障诊断
年,卷(期) 2005,(1) 所属期刊栏目 机械工程
研究方向 页码范围 80-83
页数 4页 分类号 TP182|TP183
字数 3127字 语种 中文
DOI 10.3321/j.issn:1005-3026.2005.01.022
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 王晓冬 东北大学机械工程与自动化学院 64 366 10.0 15.0
2 巴德纯 东北大学机械工程与自动化学院 250 1491 18.0 22.0
3 王庆 东北大学机械工程与自动化学院 47 245 8.0 13.0
传播情况
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引文网络
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研究主题发展历程
节点文献
粗糙集
约简
决策树
规则
故障诊断
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
东北大学学报(自然科学版)
月刊
1005-3026
21-1344/T
大16开
沈阳市和平区文化路3号巷11号东北大学267信箱
8-120
1955
chi
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