原文服务方: 科技与创新       
摘要:
随着信息技术的发展,人们采集数据的手段日益丰富与高明,由此积累的机械设备故障数据日益膨胀,而且高维数据也日益成为主流.如何从这些海量数据及高维特征中选出有用的数据进行有效的故障诊断成为一件困难的事情.计算机性能的日益更新和数据库技术的快速发展,使得数据挖掘这一融合多种分析手段,从大量数据中发现有用知识的方法应运而生,为上述问题的解决开辟了一条道路.本文就详细论述了应用数据挖掘技术进行机械设备故障诊断的全过程.
推荐文章
基于极限学习机的机械设备故障诊断研究
极限学习机
过采样
隐层节点
故障诊断
神经网络
反向传播
动力机械设备的故障诊断技术
动力机械设备
故障诊断
发展趋势
机械设备故障诊断及维修管理探析
机械设备
故障诊断
设备维修
便携式仪器
机械设备状态监测及其故障诊断
状态监测
故障诊断
内容分析
关键词云
关键词热度
相关文献总数  
(/次)
(/年)
文献信息
篇名 基于数据挖掘的机械设备故障诊断的研究
来源期刊 科技与创新 学科
关键词 数据挖掘 机械设备 故障诊断 粗糙集 人工神经网络 决策树
年,卷(期) 2007,(19) 所属期刊栏目 故障诊断
研究方向 页码范围 208-209,171
页数 3页 分类号 TP182
字数 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1008-0570.2007.19.084
五维指标
传播情况
(/次)
(/年)
引文网络
引文网络
二级参考文献  (7)
共引文献  (20)
参考文献  (3)
节点文献
引证文献  (17)
同被引文献  (19)
二级引证文献  (40)
1999(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
2001(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
2003(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
2004(2)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(2)
2005(3)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(2)
2006(2)
  • 参考文献(2)
  • 二级参考文献(0)
2007(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(0)
  • 引证文献(1)
  • 二级引证文献(0)
2007(1)
  • 引证文献(1)
  • 二级引证文献(0)
2008(1)
  • 引证文献(1)
  • 二级引证文献(0)
2009(4)
  • 引证文献(2)
  • 二级引证文献(2)
2010(1)
  • 引证文献(1)
  • 二级引证文献(0)
2011(2)
  • 引证文献(2)
  • 二级引证文献(0)
2012(2)
  • 引证文献(1)
  • 二级引证文献(1)
2013(1)
  • 引证文献(0)
  • 二级引证文献(1)
2014(6)
  • 引证文献(3)
  • 二级引证文献(3)
2015(6)
  • 引证文献(2)
  • 二级引证文献(4)
2016(9)
  • 引证文献(3)
  • 二级引证文献(6)
2017(6)
  • 引证文献(0)
  • 二级引证文献(6)
2018(8)
  • 引证文献(1)
  • 二级引证文献(7)
2019(5)
  • 引证文献(0)
  • 二级引证文献(5)
2020(5)
  • 引证文献(0)
  • 二级引证文献(5)
研究主题发展历程
节点文献
数据挖掘
机械设备
故障诊断
粗糙集
人工神经网络
决策树
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
科技与创新
半月刊
2095-6835
14-1369/N
大16开
2014-01-01
chi
出版文献量(篇)
41653
总下载数(次)
0
总被引数(次)
202805
  • 期刊分类
  • 期刊(年)
  • 期刊(期)
  • 期刊推荐
论文1v1指导