扩展相似度空间的案例推理故障恢复方法

• 作者: 严天宏 李团结 王飞军
• 来源期刊: 西安电子科技大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 扩展相似度空间方法 案例推理 故障恢复 错误节点 多机器人系统
• 年，卷（期）: 2008,（3）
• 页码范围: 499-503
• 页数: 5页
• 分类号: TP242|TP306
• 字数: 3512字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-2400.2008.03.023

摘要

结合LID算法和CMM方法,提出了基于扩展相似度空间的案例推理多机器人系统故障恢复方法.其核心思想是通过故障特征提取错误节点,进而得到错误节点的扩展相似度空间,然后在扩展相似度空间范围内,直接按错误节点发生概率的大小推测故障.该方法不必严格依节点深度递进的次序推测故障,揭示了某些故障具有自然多发性的事实.给出了扩展相似度空间方法的推理模型和算法流程,并进行了实例仿真.结果表明扩展相似度空间方法的平均推测次数少于LEAF方法,缩短了多机器人系统故障恢复时间.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	严天宏	上海微电子装备有限公司工程技术研究中心	6	55	5.0	6.0
2	李团结	西安电子科技大学机电工程学院	81	873	17.0	27.0
3	王飞军	西安电子科技大学机电工程学院	3	3	1.0	1.0