惯性仪器故障诊断模型设计与实现

• 作者: 于建立 李富荣 李笔锋 秦浩
• 来源期刊: 计算机技术与发展
• 学科: 工学
• 关键词: 惯性仪器 两步聚类 k-means聚类 C5.0
• 年，卷（期）: 2012,（1）
• 所属期刊栏目: 应用开发研究
• 页码范围: 143-146
• 分类号: TP39
• 字数: 3511字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1673-629X.2012.01.037

摘要

为了挖掘隐藏在惯性仪器测试数据背后的信息知识,解决数据丰富而知识贫乏的问题,运用数据挖掘技术筛选出典型的故障测试数据,借鉴CRISP-DM行业标准并以Clementine12.0为平台进行惯性仪器故障诊断模型的设计与实现.提出一种基于两阶段聚类的C5.0算法,即在两步聚类和k- means聚类的基础上使用C5.0算法,与传统C5.0算法相比,提高了预测精度和普适能力.结果表明,基于两阶段聚类的C5.0模型具有较好的分类能力和较强可解释性,为建立基于数据挖掘技术的惯性仪器故障诊断系统提供了研究基础.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李富荣		13	54	3.0	7.0
2	李笔锋		9	29	3.0	5.0
3	秦浩		6	28	3.0	5.0
4	于建立		15	34	4.0	5.0