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本文将遗传算法的编解码形式、适应函数、交叉与变异、终止规则等进行全面改进，使之成功地运用到离心压缩机组模糊诊断决策树的参数优化中，并实际证明了优化后的结果更加精准地利用了现场数据信息，减小了诊断决策的复杂程度，得到的诊断规则集更有利于进行故障机理分析，并同时在一定程度上提升了诊断精度。
离心压缩机组模糊诊断决策树的参数优化
【摘 要】
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本文将遗传算法的编解码形式、适应函数、交叉与变异、终止规则等进行全面改进，使之成功地运用到离心压缩机组模糊诊断决策树的参数优化中，并实际证明了优化后的结果更加精准地
【机 构】
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上海电力学院信控系
【出 处】
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制造业自动化
【发表日期】
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2010年5期
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