期刊文献+

一种外场便携式电子设备维修支持系统设计与实现 被引量:4

下载PDF
导出
摘要 通过分析电子设备现场模块级维修需求,采用全触控平板电脑嵌入式仪表技术与故障树智能推理机,进行了一种便携式、智能化的电子设备现场级维修综合支持系统设计与实现。该系统不仅能够提供电子化设备随机资料、维修手册,集成软件化检修仪表与工具接口,还具备智能化故障检测辅助决策、诊断策略自动生成、数字仪表信号测试、维修信息综合查询与维修技能自主训练等功能。
出处 《软件导刊》 2014年第8期73-74,共2页 Software Guide
  • 相关文献

参考文献3

二级参考文献68

  • 1李再华,刘明昆.电力系统故障的智能诊断综述[J].电气技术,2010,11(8):21-24. 被引量:21
  • 2郭创新,朱传柏,曹一家,吴欣.电力系统故障诊断的研究现状与发展趋势[J].电力系统自动化,2006,30(8):98-103. 被引量:134
  • 3赵伟,白晓民,丁剑,方竹,李再华.基于协同式专家系统及多智能体技术的电网故障诊断方法[J].中国电机工程学报,2006,26(20):1-8. 被引量:106
  • 4Vapnik V. Statistical learning theory[M]. New York: Wiley, 1998.
  • 5Isermann Rolf. Fault-diagnosis systems: an introductionfrom fault detection to fault tolerance [M]. Berlin: Springer, 2006 : 295 - 310.
  • 6Russell Evan, Chiang L H, Braatz R D. Data-driven methods for fault detection and diagnosis in chemical processes[M]. London: Springer-Verlag London Limited, 2000.
  • 7Yuan Shengfa, Chu Fulei. Support vector machines- based fault diagnosis for turbo-pump rotor [J]. Mechanical Systems and Signal Processing, 2006, 20(4) :939 - 952.
  • 8He H, Garcia E A. Learning from imbalanced data[J]. IEEE Trans on Knowledge and Data Engineering, 2009, 21(9) :1263 - 1284.
  • 9Cristianini N, Shawe-Taylor J. An introduction to support vector machine [M]. Cambridge: Cambridge University Press, 2000.
  • 10Morik K, Brockhausen P, Joachims T. Combining statistical learning with a knowledge-based approach-a case study in intensive care monitoring[C]//Proceedings of 16th International Conference on Machine Learning. Bled, Slovenia: [s. n. ], 1999..268 - 277.

共引文献82

同被引文献19

引证文献4

二级引证文献2

相关作者

内容加载中请稍等...

相关机构

内容加载中请稍等...

相关主题

内容加载中请稍等...

浏览历史

内容加载中请稍等...
;
使用帮助 返回顶部