基于CBR和KNN的汽车故障诊断专家系统开发

• 作者: 杨荣林
• 来源期刊: 技术与市场
• 关键词: 故障诊断 专家系统 基于案例推理 K-临近
• 年，卷（期）: 2018,（2）
• 所属期刊栏目: 创新与实践
• 页码范围: 17-21
• 页数: 5页
• 字数: 3489字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1006-8554.2018.02.003

摘要

以SAS公司的ECC文本分类软件为基础,开发了一套基于案例推理(CBR)的汽车故障诊断专家系统,并提出一种基于K最邻近算法(KNN)的匹配案例优化算法,对ECC文本分类检索到的案例群进行二次处理,使系统能够提供匹配度更高的案例.在模拟故障测试中,本系统检索出的案例准确,贴合客户需求.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	杨荣林		1	1	1.0	1.0