基于节约覆盖集理论的电力变压器绝缘故障诊断模型

介绍了一种在节约覆盖集理论框架上集成概率推理的诊断模型，并在此基础上建立了用于电力设备绝缘故障诊断的实用模型．该模型有利于对电力设备在多因素、多征兆、强干扰条件下的绝缘故障进行诊断推理．由于该模型是以统计数据为依托，并在推理过程中考虑到征兆的不完备性，因此，具有较高的诊断可靠性和实用性．

汽轮发电机组故障诊断的节约覆盖集概率模型

汽轮发电机组的振动故障具有多样性的特点 ,经常出现多种故障同时发生的情况。文中介绍了一种在节约覆盖集理论框架上集成概率推理的诊断模型 ,并在此基础上建立了汽轮发电机组振动多故障诊断的实用模型。以某汽轮发电机组的 2类振动多故障为例验证了该方法的有效性。该模型能有效地识别出汽轮发电机组的多故障 ,弥补了专家系统和神经网络等诊断方法不能正确诊断多故障的不足 。

基于节约覆盖集理论的通信设备故障诊断模型

将基于节约覆盖集理论引入到通信设备故障诊断知识系统的推理当中,并在此基础上提出了一种适用于通信设备故障诊断的基于节约覆盖集的诊断算法,同时建立了故障诊断的实用模型.该模型通过对相应节约原则的选择,控制生成的假设集数量,从而达到动态地对故障诊断的精度和效率之间矛盾的调整,使该模型适合于不同的诊断要求.

基于节约覆盖集的心系证候计算机辅助诊断模块的研究

以中医理论知识为基础,运用基于模糊节约覆盖集理论的推理方法对中医的疾病诊断问题进行了研究和开发,对中医诊断知识进行了形式化阐述,设计构造了诊断专家系统的整体框架,并编程实现。利用人机对话的补充诊断方式提高了诊断的准确度。

集成节约覆盖集理论和模糊概率推理的方法

本文运用Bayes定理分析了各种故障发生的先验概率对在已知征兆下判断故障的准确性的影响情况;论述了使用模糊概率描述征兆、故障、征兆与故障之间的映射关系等的方法;在将模糊概率和节约覆盖集理论集成的基础上,提出了基于浅知识的新的诊断推理方法.该方法在一定程度上减小了获取有关概率知识的难度,并对概率值的定义误差有一定的容错能力.

集成节约覆盖模型与概率推理的新方法

通过引入概率信息,本文主要解决了同时考虑已知存在的和缺席的征兆时各诊断解的相对似然值的计算、同时性诊断问题的求解以及序贯诊断中的最佳测量点选择等问题.

基于节约覆盖集理论的中医计算机辅助诊断模块的研究与开发

以中医理论为基础,运用基于模糊节约覆盖集理论的推理方法对中医的疾病诊断问题进行了研究和开发。将中医诊断知识进行了形式化阐述,设计构造了诊断专家系统的整体框架,并编程实现。认为本中医计算机辅助诊断模块解决了症状不完备情况下的诊断问题,并利用人机对话的补充诊断方式提高了诊断的准确度。

基于模糊数学的覆盖集模型在鱼病诊断中的应用

本文结合鱼病诊断中随机性、模糊性和不完备性同时存在的特点,基于节约覆盖集理论的概率模型,将模糊数学方法集成到症状的提取中,并根据获取信息的序贯性给出求解算法,构造了一个能够有效处理随机性、模糊性和不完备性知识表示和推理的鱼病诊断模型。通过大量鱼病诊断实例证明该模型具有一定的有效性和实用性。

基于模糊数学和概率论的变压器故障诊断

为克服现有专家系统人工神经网络和模糊数学等诸多不足,基于前人对变压器故障诊断理论的研究,综合考虑变压器电气试验、油中溶解气体检测分析及观测信息,并引入模糊数学、概率推理和节约覆盖集理论,建立了一个新的变压器故障综合诊断模型。模糊隶属函数利用各专家的语义强度和经验,建立变压器故障性质与故障征兆之间的因果强度关系,再将概率统计和模糊数学相结合,利用节约覆盖集的理论重新筛选故障征兆集,重构相对似然函数。形成的模型能最大限度融入专家的知识,充分考虑了变压器的历史检修记录,使诊断结论更准确、可信。案例分析表明,该模型即使在只有部分征兆的情况下亦能准确诊断,对综合诊断变压器故障性质具有明显的优越性。

基于双层因果网络的鱼病诊断模型及其应用

通过分析鱼病传播的因果关系,构建了“症状—疾病—病因”的鱼病诊断模型,并转化为“症状—疾病”和“疾病—病因”的集合问题,采用模糊数学和覆盖集理论以及现代优化算法求解.通过实例证明,该模型可以得到有效的疾病范围、疾病发生可能性和相应的病因分析,诊断结论可以指导用户有针对性地进行鱼病防治.

基于基因算法的加工质量故障诊断研究与实现

以基于节约覆盖集理论的概率因果诊断模型为理论基础 ,以基因算法为该模型的求解策略 ,两者结合起来解决质量管理界的难点问题之一——机械加工过程质量故障诊断问题 ,其中又以构造一个合理有效的基因算法个体适合度评价函数为重点 ,同时引入了故障树分析方法 ,来提高诊断模型的准确性和可解释性。应用研究表明 。

一种基于模糊概率推理和遗传算法相结合的变压器故障诊断研究

在概率因果推理模型的基础上,引入模糊理论,重新建立了模糊概率因果变压器故障诊断模型,并从非线性组合优化的角度提出了该模型的GA求解策略。这对较快、较准确地搜索变压器故障提供了一种新的思路。实验数据表明:该文提出的新方法同时提高了并发性故障和单故障的识别率。

疾病诊断的数学模型及遗传算法

疾病诊断是根据病体表现出的症状信息来识别疾病的过程。依据疾病信息和症状信息之间的逻辑对应关系建立了基于节约覆盖原理的疾病诊断数学模型;设计了适合此模型的遗传算法程序,用来求解已知某些症状发生时可能发生的最小疾病集;最后用例子说明了程序的使用方法。

基于概率论和模糊数学的汽车故障诊断模型

将模糊数学、概率推理和节约覆盖集理论引入到汽车故障诊断中,建立了一个新的汽车故障综合诊断模型.模糊隶属函数利用各专家的语义强度和经验,建立汽车故障性质与故障征兆之间的因果强度关系,再将概率统计和模糊数学相结合,利用节约覆盖集的理论重新筛选故障征兆集,重构相对似然函数.形成的模型能最大限度融入专家的知识,充分考虑了汽车的历史检修记录,使诊断结论更准确、可信.