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摘要:
随着目前大型设备的日益复杂,传感器节点之间的数据是动态互相影响的,如果仅靠从知识库中去寻找最佳匹配来诊断故障,很容易发生漏诊或误诊.根据Jerne的独特型网络理论提出了一个简单、通用性好,能综合反映网络细胞(抗体和抗原)的浓度、相似度信息,以提高免疫算法的全局搜索能力的模型,该模型利用案例检索的优势,考虑了机电设备结点之间相互影响的特性.实验证明,该模型在加快免疫算法后期的收敛速度和提高故障检测率方面均高于其他算法.
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文献信息
篇名 基于独特型免疫网络的故障诊断方法研究
来源期刊 电脑开发与应用 学科 工学
关键词 故障诊断 人工免疫算法 独特型网络
年,卷(期) 2008,(6) 所属期刊栏目 网络技术
研究方向 页码范围 72-74
页数 3页 分类号 TP18
字数 3413字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1003-5850.2008.06.027
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 田玉玲 太原理工大学计算机与软件学院 34 87 5.0 7.0
2 武亚丽 山西大学商务学院 5 9 2.0 2.0
3 闫小良 太原理工大学计算机与软件学院 1 3 1.0 1.0
传播情况
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引文网络
引文网络
二级参考文献  (4)
共引文献  (8)
参考文献  (2)
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1973(1)
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2010(1)
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2014(1)
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研究主题发展历程
节点文献
故障诊断
人工免疫算法
独特型网络
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
电脑开发与应用
月刊
1003-5850
14-1133/TP
大16开
山西省太原市193号信箱
22-96
1985
chi
出版文献量(篇)
4882
总下载数(次)
14
总被引数(次)
21662
相关基金
山西省自然科学基金
英文译名:Shanxi Natural Science Foundation
官方网址:http://sxnsfc.sxinfo.gov.cn/sxnsf/index.aspx
项目类型:
学科类型:
论文1v1指导