一种决策树增量学习算法在故障诊断中的应用

• 作者: 刘燕 李世其 段学燕
• 来源期刊: 华中科技大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 故障诊断 增量学习 决策树 粗糙集理论
• 年，卷（期）: 2006,（4）
• 页码范围: 79-81
• 页数: 3页
• 分类号: TH165.3
• 字数: 2291字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3321/j.issn:1671-4512.2006.04.025

摘要

在决策树增量学习算法ID5R上,结合粗糙集理论较强的简化知识、缩小知识库空间的能力,提出了一种增量学习方法,该算法在面对新事例时,能够先对新知识与知识库内容进行比较,将其中已为知识库所有的知识进行压缩,仅对其余部分学习,该过程能够有效减少新示例学习过程的消耗.同时针对知识获取的瓶颈问题,将其应用于故障诊断的知识积累过程中,并通过一个柴油机油样光谱分析故障诊断的算例,验证该算法的有效性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李世其	华中科技大学机械科学与工程学院	171	2028	23.0	37.0
2	刘燕	华中科技大学机械科学与工程学院	33	134	6.0	9.0
3	段学燕	华中科技大学机械科学与工程学院	4	40	4.0	4.0