具有学习能力的智能诊断系统研究

• 作者: 伍丽华 姜云飞 陈蔼祥
• 来源期刊: 计算机工程与应用
• 学科: 工学
• 关键词: RBD MBD 复合系统 机器学习 决策树
• 年，卷（期）: 2008,（22）
• 所属期刊栏目: 博士论坛
• 页码范围: 31-34,38
• 页数: 5页
• 分类号: TP301
• 字数: 6885字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3778/j.issn.1002-8331.2008.22.009

摘要

随着电子设备系统的日益复杂化,依靠单一的推理技术的故障系统已难以满足复杂系统的诊断要求,将多种不同的推理技术结合起来的集成诊断系统,能够充分利用各自的优点,从而提高系统诊断的正确性和效率,是目前智能诊断研究的一个发展趋势.将研究复合系统的智能诊断问题,提出在一个复合系统的诊断过程中,通过机器学习,使基于规则的诊断和基于模型的诊断两种诊断技术相互结合,在诊断的不同阶段发挥出各自的作用,从而建立一个融合了RBD和MBD技术优点的、具有一定学习能力的智能诊断系统.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	姜云飞	中山大学软件研究所	84	1013	18.0	28.0
2	陈蔼祥	广东商学院数学与计算科学学院	12	90	6.0	9.0
4	伍丽华	中山大学软件研究所	12	97	6.0	9.0