原文服务方: 计算机测量与控制       
摘要:
特征参数是故障诊断的基础和关键,然而特征参数中总是存在很多冗余特征,影响故障诊断的准确率;根据设备的结构特点提出了基于故障树分解的冗余特征处理方法;首先,采用基于分类的粗糙集算法对不同部件的冗余特征进行约简,根据故障树结构分层处理;进而采用Apriori算法挖掘隶属于同一父节点的部件的频繁特征,降低不同部件特征参数的相关性;仿真实验证明,对原始特征进行冗余处理后,故障诊断系统的性能有较大提高.
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文献信息
篇名 故障诊断系统中的冗余特征处理
来源期刊 计算机测量与控制 学科
关键词 冗余特征 故障树分解 约简 频繁特征
年,卷(期) 2008,(6) 所属期刊栏目 自动化测试
研究方向 页码范围 777-780
页数 4页 分类号 TP306.3
字数 语种 中文
DOI
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 李伟华 西北工业大学计算机学院 167 1420 17.0 30.0
2 刘明 西北工业大学计算机学院 16 82 6.0 8.0
3 严建峰 西北工业大学计算机学院 13 49 4.0 6.0
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研究主题发展历程
节点文献
冗余特征
故障树分解
约简
频繁特征
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
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期刊影响力
计算机测量与控制
月刊
1671-4598
11-4762/TP
大16开
北京市海淀区阜成路甲8号
1993-01-01
出版文献量(篇)
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