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101.
实时数据库及时准确地从现场获取数据并有效地组织和管理,是水电厂 设备故障诊断系统进行故障诊断的首要条件。文中在分析了现有的实时数据库实现方法后, 用C++ Builder 5.0和SQL Server 7.0完成了实时数 据库实现的一种简洁方法,它不但能够满足工程需要,而且具有关系数据库所具有的一切强 大的数据库管理和维护功能,实现也很简单,极大地节省了实时数据库开发的人力和物力。 实验表明,该方法是可行的。 相似文献
102.
103.
本文从左,右线性递归规则组的定义出发,提出了广义左,右线性递归规则组的定义,放宽了左,右线性递归规则组寻规则形式的限制,扩展了Ullman提出的左,右线性递归规则组改写方法的适用范围。本文证明了由广义左,右线性递归规则组向左,右线性规则组转换的相容性,并给出了具体的转换算法。 相似文献
104.
用面向对象编程实现问题求解自动化 总被引:2,自引:0,他引:2
本文从面向对象方法基本原理和面向对象编程的技术特征出发,阐明所建应用软件系统中的对象,类及相应类层次结构和类组合结构,使系统具有很强的表现真空世界复杂系统结构的能力,系统通过消息传递在程序执行中实现对操作的调用机制,使之在面向用户问题选择和执行求解策略方面有很强的适应性,这一点对于强调人-机交互和解题协作的智能决策支持系统设计至关重要,文章给出了用C++实现的模型对象系统及消息传递机制。 相似文献
105.
本文对二十余年来人们在逻辑与数据库相结合领域所作的工作进行了归纳总结,并把它们区分为三类:理论和完全关系结构方法,纯理论方法以及理论和不完全关系结构方法。本文简要介绍了这三种方法的基本思想和关键技术,并讨论了它们各自的特点和适用范围。 相似文献
106.
苗苗 《计算机与数字工程》2012,40(9):16-18
针对模拟电路的特征,该文提出一种基于类电磁机制算法的模拟电路故障诊断方法,该方法首先利用小波包技术提取故障特征,然后将特征向量输入到采用类电磁机制算法优化的BP神经网络中,避免参数过早陷于局部最优,提高了神经网络的分类能力.通过具体实例验证了该算法的有效性. 相似文献
107.
针对网络故障诊断过程中故障规则难以提取的问题,提出一种基于改进BP神经网络的故障诊断方法。以网络故障信息为样本对BP网络进行训练,利用其强大的自适应能力和非线性映射能力,建立起网络故障信息与故障模式输出之间的映射。同时,为了避免BP网络的学习算法陷入局部极小值,提高故障诊断的效率和精确度,采用L-M优化算法来对网络进行训练。另外,采取初期终止的方法提高BP网络的泛化能力。实例表明,该方法有效提高了网络故障诊断的有效性。 相似文献
108.
两栖装甲装备故障诊断智能检测系统设计 总被引:3,自引:0,他引:3
针对目前两栖装甲装备故障检测时间长、检测效率低的缺点,研究设计了一种两栖装甲装备故障诊断智能检测系统。系统充分利用现代最新发展的大规模集成电路技术和数字处理技术,对多发、易发故障部位的故障信号进行采样、检测及处理,从而快速确定故障部位,便于及时排除故障。 相似文献
109.
A new combination rule based on Dezert-Smarandache theory (DSmT) is proposed to deal with the conflict evidence resulting from the non-exhaustivity of the discernment frame. A two-dimensional measure factor in Dempster-Shafer theory (DST) is extended to DSmT to judge the conflict degree between evidence. The original DSmT combination rule or new DSmT combination rule can be selected for fusion according to this degree. Finally, some examples in simultaneous fault diagnosis of motor rotor are given to illustrate the effectiveness of the proposed combination rule. 相似文献
110.
重症监护病房中的病人身体状况通常很不稳定,常出现各种需要医护人员介入治疗的紧急状况。由于医疗资源有限,医护人员可能无法及时发现并处理这些紧急状况,给病人的存活率带来严重的负面影响。如果可以预测这些紧急状况的发生,并及时通知相关医护人员,将大大提高病人的存活率。常见重症监护病房紧急状况包括突然死亡、败血症、肺部感染、急性低血压、以及器官衰竭等。紧急状况预警建模主要采用病人的长时间生命体征监测数据,预测在一定时间之后发生某种紧急状况的可能性。预警模型所采用的监测数据分为静态数据、事件数据和时间序列数据等三类。静态数据具有容易采集、但预测准确性偏低的特点。事件数据或时间序列数据、以及多种类型数据的混合数据对于紧急状况预警模型的预测性能的提高有重要作用,将会获得更广泛的应用。 相似文献