【摘 要】
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人工智能技术的应用性研究取得了显著的发展,故障诊断已成为人工智能最为成功的应用领域之一.该文主要研究了基于案例的诊断方法及其与人工神经网络的结合,并采用机器学习的
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人工智能技术的应用性研究取得了显著的发展,故障诊断已成为人工智能最为成功的应用领域之一.该文主要研究了基于案例的诊断方法及其与人工神经网络的结合,并采用机器学习的方法来建立多重故障诊断模型,利用层次化的的知识表示结构和诊断推理结构组成一个基于多重模型的智能故障诊断系统.该文所取得的主要成果有:1)针对CRB方法的研究难点之一案例检索,提出了基于相似优先比矩阵与基于贝叶斯方法的组合案例检索方法.2)针对人工神经网络和CRB方法各自的特点,提出了两种不同的人工神经网与CRB方法结合方案.3)针对故障诊断领域的知识结构提出了一种层次化的知识表示模式,以实现对各层次知识更为充分的利用.设计了知识系统层次化模型的建立过程,并分别采用遗传算法、模糊集理论、人工神经网络以及CRB方法来建立待诊断系统的多重模型.4)实现了故障诊断系统的网络应用,通过CGI编程实现诊断系统与网络服务器及主页界面之间的交互.
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