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面向航天器测控管理，研究了一种基于专家系统（ES）、案例推理（CBR）以及故障树（FT）的混合智能诊断技术．文中，故障树双向混合推理机制被用于实现航天器故障定位和预测．同时案例推理的k最近邻检索策略（KNN）采用了简单实用、易收敛特性的多感官群集算法（MSA）．基于案例推理和故障树的航天器专家系统（SESCF）采用了2种融合模式．案例推理和故障树采用独立运行模式，专家系统与案例推理和故障树之间则采用了松耦合运行模式．出于改善推理效率的目的，文中提出了一种将遥测信息转化为语义信息的结合特定推理方法的非线性转