【摘 要】
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在已知模型系统中,采用基于模型的方法可以较好解决概率离散事件系统错误诊断问题。然而在某些实际系统中,要得到完备的概率模型非常困难。关于不完备系统的诊断问题,业内主
【机 构】
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广东金融学院互联网金融与信息工程学院,北京搜狗信息服务有限公司
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(61876195),广东省自然科学基金项目(2017A030310583),广东省教育厅特色创新项目(2019KTSCX113)
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在已知模型系统中,采用基于模型的方法可以较好解决概率离散事件系统错误诊断问题。然而在某些实际系统中,要得到完备的概率模型非常困难。关于不完备系统的诊断问题,业内主流解决方案是采用基于数据方法,如关键观察方法和关键树方法。卷积神经网络是一个非常好的数据拟合工具。因此,首先将错误诊断问题转化为文本分类问题,然后应用卷积神经网络求解该问题。仿真实验结果表明,在可诊断概率系统中,该方法在仿真数据集上的平均诊断准确率比关键树方法高出15%。
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