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在现实生活中,复杂概念是不容易被机器所识别的。特别是有些复杂概念即使人类自身也是根据直觉来判断,并且不一定能准确做出准确判断。因此,AFS理论通过对人类对复杂概念的认识、识别和分析,以及在复杂概念下采集的样本的相互比较和排序,期望找到复杂概念和简单概念之间的规律,并通过机器学习和识别,可以让机器像人一样进行思考和判断复杂概念,进而在某些场合可以代替人做识别和判断。因为数据量的巨大以及故障之间关系的复杂,使得复杂故障的诊断和识别非常困难。因此,机器学习等人工智能方法的引入,可以大大减轻人类自身的工作量