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一种基于人工免疫的数据模式进化学习模型及其应用研究
引用本文:陈强,郑德玲.一种基于人工免疫的数据模式进化学习模型及其应用研究[J].计算机工程与应用,2005,41(20):40-43,123.
作者姓名:陈强  郑德玲
作者单位:1. 北京科技大学信息工程学院,北京,100083;江西理工大学机电学院,江西,赣州,341000
2. 北京科技大学信息工程学院,北京,100083
基金项目:高等学校博士学科点专项基金(编号:20020008004)
摘    要:提出了一种基于人工免疫的数据模式进化学习模型及其相应的算法,给出了抗体(检测器)群体合理数量的确定方法。将其应用于机床齿轮箱运行状态检测及故障诊断,实验结果表明,所提出的模型和动态克隆进化算法能对检测器群体的分布和总数量实现动态优化,对数据模式进行聚类,获得了较高的异常检测准确率和较强的故障诊断能力。

关 键 词:人工免疫  进化学习  异常检测  故障诊断
文章编号:1002-8331-(2005)20-0040-04

An Evolving Learning Model of Data Mode on Artificial Immune Theory and Research of Application
Chen Qiang,ZHENG Deling.An Evolving Learning Model of Data Mode on Artificial Immune Theory and Research of Application[J].Computer Engineering and Applications,2005,41(20):40-43,123.
Authors:Chen Qiang  ZHENG Deling
Affiliation:Chen Qiang1,2 Zheng Deling1 1
Abstract:A evolving learning model of data mode based on artificial immune theory and algorithm is proposed.A method for making certain the quantity of antibody population or detectors in reason is presented.Astringency of the algorithm is analyzed.The model and algorithm is used in detection and diagnosis to work condition of gear case in machine tools.The experiment result indicates that the model and algorithm are able to realize optimization to distribution and quantity of detecting vector population and clustering of data modes.Upper veracity of anomaly detection and strong ability of fault diagnosis is obtained.
Keywords:artificial immune  evolution and learning  anomaly detection  fault diagnosis
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