基于CBR-ANN的自行火炮故障诊断系统

• 作者: 杨文亮 王学军 王建成
• 来源期刊: 火炮发射与控制学报
• 关键词: 人工智能 自行火炮 故障诊断 案例推理 神经网络
• 年，卷（期）: 2007,（3）
• 所属期刊栏目: 故障预测与故障诊断
• 页码范围: 62-65
• 页数: 4页
• 分类号: TJ818|TP182
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1673-6524.2007.03.017

摘要

针对自行火炮维修保障中存在大量维修案例没有被记录和整理、维修中故障诊断效率低等现状和诸多不足,提出了将人工智能中的基于案例推理技术(CBR)与人工神经网络技术(ANN)相结合(即CBR-ANN)应用于自行火炮的故障诊断中,建立了故障诊断系统;同时对诊断系统中的几个关键技术--案例的混合聚类模型、案例的表达及基于3层BP神经网络的案例索引进行了设计和说明.该系统的完善和应用有利于提高自行火炮的维修保障能力.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	杨文亮	海军工程大学兵器工程系	10	37	5.0	5.0
2	王学军	海军工程大学兵器工程系	21	121	7.0	10.0
3	王建成	海军工程大学兵器工程系	6	64	4.0	6.0