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鉴于现有基于数据驱动的故障诊断方法多以黑箱模型为主,诊断过程和结果难以解释的问题,本文提出一种基于关联规则分类的冷水机组故障诊断和故障作用机理解释的方法,在保证较好故障诊断精度的前提下,利用故障诊断模型中的规则库对诊断过程进行逆向分析,解析故障作用机理和模型的诊断过程,提升了基于数据驱动的故障诊断方法的可靠性。通过ASHRAE研究项目1043的实验数据对该方法进行验证。结果表明,基于关联规则分类的冷水机组故障诊断方法可以有效地识别7种典型冷水机组故障,平均故障诊断准确率高达90.84%。此外,提取的规则能够较好地吻合制冷原理及热力学相关知识,可用于故障作用机理分析与故障诊断的进一步研究。 相似文献
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李晓光 《中国新技术新产品》2012,(17):236
数据挖掘技术是一种以从大量数据中提取潜在有价值的数据规律或数据模型为目的的信息处理技术。将此技术运用在高校信息处理的工作上,可智能生成有价值的信息,用于学校教学管理与决策。本文将以目前高校普遍使用的学分制选课数据系统依托,运用数据挖掘技术中关联挖掘规则,对已有数据进行分析,为读者提供一个简单易操作的数据挖掘范例,供读者参考。 相似文献
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数据挖掘在各行各业中被广泛应用,提高工作效率,加强了各行业决策判断的依据和准确性。本文主要针对电信行业的新业务团购优惠进行数据挖掘,基于关联规则从海量的优惠、用户、客户等资料信息中挖掘出团购优惠这项新业务的进展情况,作为业务部门执行下一步市场发展计划的决策依据。 相似文献
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随着现代信息技术的发展,特别基于网络的信息技术的飞速发展,人们对于数据的处理能力的要求也随之升高,数据挖掘的本质,就是从模糊的、随机的、有噪声的、大量的、不完全的数据当中提取有潜在利用价值的信息的过程。从大型数据库中挖掘关联规则的问题已成为数据挖掘中一个比较热门的研究方向。在先前研究的基础之上,对基于关联规则的数据挖掘技术进行全面地分析。 相似文献
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周翠红 《中国新技术新产品》2009,(23):43-44
传统的基于支持度-置信度框架的关联规则挖掘方法可能会产生大量不相关的、甚至是误导的关联规则,同时也不能区分正负关联规则。本文提出了一种评价关联规则的可量化标准,进一步提出一种能同时挖掘正负关联规则的框架,实验证明该方法是有效的。 相似文献
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高职院校在多年的教学管理工作中累积大量的有关教学方面的数据,目前这些数据还未能得到有效利用,鉴于高职院校发展的需求和目前高校数据管理的现状,有效采用数据挖掘技术分析这些数据,对指导学校各方面的工作以及学生的培养具有十分重要的作用。 相似文献
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故障诊断的模糊神经网络模型 总被引:11,自引:2,他引:9
论证了单症兆和多症兆诊断的模糊模型分别与一定条件的单层神经网络等价,从而建立了单症兆和多症兆诊断的模糊神经网络模型。基于模糊诊断原理,阐述了模糊神经网络模型是由若干独立单元组成的可扩充的组合式结构,进而提出一种修改或扩充子网络或子结点及其权重连线的可塑性学习方法。基于此模型建立了旋转机械故障诊断专家系统,以现场实际例子对模型的应用进行了说明。 相似文献
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引入小波变换优化神经网络,建立了凝汽器故障征兆参数集,利用小波神经网自适应能力强、收敛速度快、精度高的特点对凝汽器故障进行诊断。应用结果表明,该方法能够有效地对凝汽器故障进行准确诊断。 相似文献
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基于动量法及Levenberg_Marquardt规则BP神经网络算法 ,本文建立了悬臂薄板固有频率与其裂纹深度、位置诊断关系的人工神经网络模型 ;模型仿真结果表明 ,BP神经网络适用于此类损伤无规律对象问题的诊断。 相似文献
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时域径向基函数网络诊断方法在往复泵故障诊断中的应用 总被引:5,自引:1,他引:4
往复机械是工程中广泛应用的一种机械设备 ,由于其动力学和运动学形态比旋转机械复杂 ,对其进行故障诊断存在较大难度 ,有效提取往复机械运动中非平稳时变信号中的故障特征和将故障特征准确分类是解决往复机械故障诊断问题的两个关键。本文利用时域数字特征分析方法完成故障特征信息提取 ;通过径向基神经网络对特征信息分类识别 ,实现故障的自动诊断。利用以上原理建立的油田往复塞泵故障监测与诊断系统 ,通过在大庆油田的实际应用表明 ,系统能够比较准确的识别往复柱塞泵多种常见故障 ,且具有较高的运算速度。 相似文献
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分析了故障字典法在实际应用中存在的不足,提出将单位BP算法应用到电子线路的故障诊断中。对基于该方法的航空装备电子线路故障诊断进行了计算机仿真,并分析了网络参数的变化对训练结果的影响。仿真结果表明了该方法的合理性和有效性。 相似文献
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遗传算法和BP神经网络在电机故障诊断中的应用研究 总被引:2,自引:0,他引:2
人工智能方法在电机故障诊断中的应用,使得电机故障能够得到及时准确的预测和诊断,保障了电机的安全运行。介绍了BP神经网络及遗传算法的基本原理及组成结构,针对BP神经网络容易陷入局部极小点及收敛速度慢的问题,利用遗传算法对BP神经网络的权值和阀值优化,改善了BP神经网络的诊断性能;通过GA-BP网络对电机的三种故障模式进行了诊断识别,其实验仿真结果表明:无论是在诊断速度上还是诊断精度上,GA-BP神经网络诊断性能都比单独的运用BP网络有了很大提高。 相似文献