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Fault detection and isolation in rotating machinery is very important from an industrial viewpoint as it can help in maintenance activities and significantly reduce the down-time of the machine, resulting in major cost savings. Traditional methods have been found to be not very accurate. Soft computing based methods are now being increasingly employed for the purpose. The proposed method is based on a genetic programming technique which is known as gene expression programming (GEP). GEP is somewhat a new member of the genetic programming family. The main objective of this paper is to compare the classification accuracy of the proposed evolutionary computing based method with other pattern classification approaches such as support vector machine (SVM), Wavelet-GEP, and proximal support vector machine (PSVM). For this purpose, six states viz., normal, bearing fault, impeller fault, seal fault, impeller and bearing fault together, cavitation are simulated on centrifugal pump. Decision tree algorithm is used to select the features. The results obtained using GEP is compared with the performance of Wavelet-GEP, support vector machine (SVM) and proximal support vector machine (PSVM) based classifiers. It is observed that both GEP and SVM equally outperform the other two classifiers (PSVM and Wavelet-GEP) considered in the present study. 相似文献
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文章通过某装备维修信息框架分析,维修数据预处理,然后以维修记录为例,挖掘出了维修件之间关联规则,并采用决策树分类方法对维修件进行了分类,这些规则和分类结果可以为维修计划制定、器材采购、视情维修等方面提供决策依据。 相似文献
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应用传统的分类检索方法进行粉螨亚目螨种的分类鉴定是一个复杂、繁琐的过程。随着人工智能技术的发展,采用专家系统技术编制螨种分类鉴定软件将改变传统的分类鉴定方式。通过学习粉螨亚目的分类学和专家系统的相关知识,将螨种的分类鉴定与专家系统有机地结合起来,采用面向对象方法,设计并实现了基于决策树的螨种分类鉴定专家系统。通过构建基于面向对象的决策树知识表示模型,提炼出螨种知识库的记录结构,根据节点对象的逻辑关系,设计了基于决策树的推理机制,并按照一定的推理控制策略实现了螨种的分类鉴定。结果证明,满足了用户的需要,具有重要的实践价值。 相似文献
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特定源组播(SSM)是现在应用最广泛的组播模型。随着无线网络的快速发展,移动用户不断增加,移动环境为越来越多的用户提供有限的、共享的带宽,这样的现实更加重了网络对组播服务的需要。然而,特定源组播(SSM)对组播源移动的支持仍然是一个有待解决的问题。本文将针对组播树修改协议(TM)进行分析和改进,进一步完善组播树修改协议过程。 相似文献
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F. Martin Wilt Glenn C. Miller Richard L. Everett Murray Hackett 《Journal of chemical ecology》1993,19(2):185-194
Senescent foliage from pines is potentially a large contributor to the total monoterpene content of the litter layer, and the availability of these compounds as phytotoxins may result from release of these compounds into the vapor phase. In order to determine the fate of several monoterpene hydrocarbons in the natural environment, we examined their concentrations in fresh, senescent, and decaying needles from 32 single-leaf pinyon pine (Pinus monophylla Torr. & Frem.: Pinaceae) trees growing at two different locations. Total monoterpene content was highest in the fresh needles (mean=5.6 ± 2.2 mg/g extracted air dry weight), but also remained relatively high in senescent needles (mean=3.6 ±1.8 mg/g extracted air dry weight), either still attached to the tree or forming the freshest layer of understory litter. Decaying needles within a dark decomposing layer of litter material 5–20 cm from the surface were found to contain much lower amounts of total monoterpenes (average: =0.12 ±0.06 mg/g extracted air dry weight). Further investigation of the fate of these compounds in the pinyon understory is required to determine if these hydrocarbons are indeed exerting phytotoxic characteristics. 相似文献
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针对前向树状的紧急疏散网络,提出了一种不需要进行需求预测且具有适应性和强鲁棒性的分散式控制疏散策略.通过分析如何确定典型匝道与快速路交汇点处的最优疏散路线,明确了构建可控疏散网络的基本原则.定义了前向树状紧急疏散网络,并对所构建网络的适用范围和具体风险水平标定处理作了明确说明.针对前向树状网络的典型子结构,给出了可以始终充分利用下游通行能力,且充分考虑上游来流具有较高风险水平特点的具体疏散路线选择及放流策略.在上述典型子结构分析基础上,给出了包括如何逆流向确定路段限制性通行能力、顺流向确定路段最大可行流量以及实时动态调整疏散策略等基本步骤的网络疏散策略.最后,通过一个数值算例,比较了新策略与纯粹上游优先策略、纯粹下游优先策略的运行效率,证明了新的适应控制策略的可行性与有效性. 相似文献
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滑坡灾害预测受多种因素影响,其中降雨等不确定因素存在难以获取数据及有效处理等难题,为提高滑坡危险性预测的准确率,根据滑坡灾害发生相关理论及决策树分类原理,提出了基于不确定决策树算法在滑坡危险性预测的方法.该方法引入不确定因子降雨,并将不确定因子和其余评价因子一起,根据不确定决策树算法理论构建出不确定决策树,建立滑坡危险性等级预测模型,并用延安市宝塔区的实例进行验证.实验结果表明,该预测方法取得了较高的总体精度和有效精度,达到了滑坡预测的精度标准,且两项预测精度均高于传统C4.5决策树方法. 相似文献
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