一种基于案例推理的动态故障集诊断算法

• 作者: 丁秋林 冒志敏 郑洪源
• 来源期刊: 计算机技术与发展
• 学科: 工学
• 关键词: 动态故障集 二分贝叶斯网络 故障诊断 先验故障概率
• 年，卷（期）: 2015,（5）
• 所属期刊栏目: 安 全 与 防 范
• 页码范围: 110-114
• 页数: 5页
• 分类号: TP277
• 字数: 5058字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1673-629X.2015.05.026

摘要

针对单纯静态集的故障诊断算法存在诊断准确率低、效率差等缺点,文中提出了一种基于案例推理的动态故障集诊断算法( CBR-DFDA)。 CBR-DFDA算法根据故障与症状依赖的不确定性,采用二分贝叶斯网络建立依赖模型,在故障持续时间统计的基础上修正先验故障概率；并引入动态故障集,给出了故障案例的表示、案例属性约简、案例属性权重的分配及相似算法。实验结果表明,CBR-DFDA算法可以有效地针对动态故障集中的故障,改善内存的存储空间,提高诊断效率和准确率。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	丁秋林	南京航空航天大学计算机科学与技术学院	259	3203	30.0	43.0
2	郑洪源	南京航空航天大学计算机科学与技术学院	69	755	14.0	25.0
3	冒志敏	南京航空航天大学计算机科学与技术学院	2	8	2.0	2.0