【摘 要】
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为了提高案例推理方法在反渗透膜故障诊断中的性能,首先,采用模糊自适应谐振理论(fuzzy adaptive resonance theory,Fuzzy ART)网络将源案例划分为多个聚类簇;然后,删除每一
【机 构】
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北京工业大学信息学部,数字社区教育部工程研究中心,城市轨道交通北京实验室
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(61374143);北京市自然科学基金资助项目(4152010)
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为了提高案例推理方法在反渗透膜故障诊断中的性能,首先,采用模糊自适应谐振理论(fuzzy adaptive resonance theory,Fuzzy ART)网络将源案例划分为多个聚类簇;然后,删除每一个聚类簇内的噪声案例和冗余案例,并保留离群案例,从而实现案例库的维护;最后,将这种维护策略和案例推理方法应用于反渗透膜故障诊断,并使用某冶炼厂反渗透膜故障的历史数据进行对比实验,验证了改进的案例推理方法在诊断准确性能方面的优势.
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