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设备故障诊断工程 共有 345 个词条内容

9.7.2 故障诊断专家系统工程实例

    9.7.1通过一个较小规模的例子说明了故障诊断专家系统的各部分的具体设计思路和方法,在此将介绍故障诊断专家系统的工程实例。9.7.2.1评估钢筋混凝土结构破损状态的专家系统诊断结构损伤的方法有两种:(1)建立一个相当复杂的数学...[继续阅读]

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9.7.3 专家系统工具

    建造专家系统并非易事,通常需要领域专家和知识工程师的数人几月乃至数人几年的通力合作。领域专家负责总结,建立应放入专家系统内的知识,确立专家系统应达到的目标,因而需由有高深的专业知识和丰富的实践经验的待开发领域...[继续阅读]

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9.7.4 INSIGHT专家系统工具

    INSIGHT是美国佛罗里达州墨尔本海滩Level&Research公司用PASCAL语言实现并在IBM-PC机和Victor9000机上运行的基于规则的通用型专家系统工具。在该工具内,领域知识用事实、规则和目标轮廓描述。事实用“属性-值二元组”或“对象-属性...[继续阅读]

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9.7.5 STIM专家系统工具

    STIM(ShellWithThinkinginImages)系统是一种开发专家系统的工具软件。它是在已研制成功的“飞机故障诊断专家系统”和“血液病诊断专家系统”基础上抽象出来的通用专家系统工具。它特别适合于解决诊断与识别这类问题。它的主要特点...[继续阅读]

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9.7.6 FDES通用诊断程序

    9.7.6.1FDES通用诊断程序(外壳)的基本内容FDES是适用于故障诊断的专家系统工具又称“外壳”,它包括下列各程序:(1)FDESMCP:故障诊断专家系统主控程序,用以控制诊断的实施方向。(2)MFDIEP:主故障诊断推理谓词,为推理提供谓词并推理得出...[继续阅读]

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9.8.1 人工智能的功能模拟和结构模拟

    人工智能主要研究如何用计算机来模拟人类思维活动,其核心是对大脑的模拟,包括功能模拟和结构模拟。功能模拟即在功能上模拟人脑,使机器能在某种程度上模拟人脑的功能;结构模拟即对人脑物理结构的模拟,以使机器在物理机制上...[继续阅读]

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9.8.2 诊断理论与神经网络的结合

    在1.4.5节诊断中常用的识别方法中论述了常用的6种识别方法,即统计识别法、函数识别法、逻辑识别法、模糊识别法、灰色识别法和神经网络识别法。前5种是透明性强和推理概念清楚的识别方法,而第6种神经网络识别方法则是一种黑...[继续阅读]

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9.8.3 信号处理与神经网络的融合

    神经网络所具备的从输入到输出的非线性映射能力与信号处理技术从采集的信号中提取诊断所需的特征参数的功能是等价的,神经网络是可以用于信号处理的。但是在大多数情况下神经网络作为状态识别工具,在诊断过程中作为信号处...[继续阅读]

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9.8.4 神经网络结构的改进

    设备诊断中的信息融合代表了故障诊断技术在工程应用中的新水平,它更符合实际的工程实践,又大大提高了诊断的确诊率。在9.12章中将讨论与信息融合技术结合的由单个神经网络向集成神经网络的发展。集成神经网络是神经网络结...[继续阅读]

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9.8.5 基于知识的故障诊断专家系统与基于神经网络的智能诊断系统的结合

    这两类人工智能软件系统的结合也代表了人工智能更全面发展的一个动向。在9.15章中将详细讨论这一问题,并用NUDES实现了它的一个方案。...[继续阅读]

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