多种诊断推理方法的设计与比较

简单介绍了诊断推理领域三种常用的方法:基于人工神经网络的方法、基于规则的方法和基于案例的推理方法,并以某农作物病害诊断为实例,详细介绍了三种方法的具体设计,并从诊断正确率和诊断时间上对三种方法的诊断性能进行了比较,比较结果为特定问题条件下选择适当的诊断推理方法提供了帮助。

基于竞争神经网络的中医智能诊断推理新方法

文章通过融合模糊逻辑推理、神经网络技术及可拓学方法,研究了一种基于竞争神经网络的智能推理模型,实现了对中医专家诊断推理过程的模拟。在复杂的亚健康状态中医诊断推理过程中的应用结果表明,该文研究的智能推理模型可以较好地应用于中医辨证。

一种亚健康诊断推理的新方法

通过融合模糊逻辑推理、神经网络控制技术及可拓学方法,设计了一个基于模糊神经网络的对复杂的亚健康状态进行智能化诊断的模型,实现了对专家诊断推理过程的模拟。结果表明,该诊断系统可以较好地应用于亚健康中医辨证。

基于神经网络的故障诊断推理方法

针对传统诊断技术的局限性，研究了基于ＢＰ模型神经网络的故障诊断推理方法，它只需选择足够的具有代表性的故障样本训练神经网络，将代表故障的信息输入给训练好的神经网络，根据神经网络的输出结果，就可以判断发生故障的类型．神经网络一旦训练好，由于其具有容错性，不仅能诊断出已经出现过的故障，还能在一定范围内诊断出从未出现过的故障，使故障诊断智能化和简单化．仿真结果表明。

基于模型诊断推理的回顾与展望

诊断推理技术起源于美国,虽然沿用了医学领域中的名称,但其研究内容已远远超出了医学诊断。它在工程、社会和经济等领域有着广泛的应用前景。由于60年代初期航天和军工等高可靠性工程的迫切需要,诊断迅速发展起来成为一门新兴学科。特别是近十几年来。

专家医生的知识结构及诊断推理方式

医学专长研究中"中间者效应"的发现,引发了研究者对专家医生知识结构的探讨。在"知识打包"的基础上,医生的临床知识以"疾病脚本"的方式组织起来。随着临床经验的增加,专家医生积累了丰富的疾病脚本。在临床诊断中,他们无需对病人所有的体征和症状进行仔细地和系统地分析,而是通过非分析性的推理方式——"模式识别"或"样例识别"便可自动激活与之匹配的疾病脚本,据此对病人做出迅速而准确的诊断。医学专长的本质就在于专家医生以"疾病脚本"的方式组织起来的知识结构。"适应性专长"代表了未来医学专长研究的新方向。

某火控系统故障隔离中的信息采集与诊断推理

复杂装备火控系统的故障具有关联性和耦合性,故障隔离需要信息采集为诊断推理提供数据支持,并在诊断推理过程中对信息采集进行控制。基于火控系统工作原理分析了故障隔离的信息需求和信号类型,给出信息采集系统的具体形式;采用分层故障网络和框架结构进行诊断知识表示,并通过信息采集来获取测试信息,以保证诊断推理过程的有效进行;设计了故障诊断的推理控制策略,并对于实际应用的诊断推理过程进行了描述。

一种医疗智能诊断推理机的设计与实现

本文根据医学专家对疾病诊断的思维特点,通过对医疗智能诊断推理机的设计与实现方法的探讨,提出了一种利用正、反向推理相结合的方式对疾病进行初步诊断和鉴别诊断的推理策略。

复杂系统基于定性关系的建模与诊断推理研究

为克服复杂系统定量建模与诊断过程中存在的计算复杂、实时性和鲁棒性不强等缺陷,提出了基于定性关系模型的建模和诊断推理方法,研究并解决了其中的定性建模技术、定性推理方法及诊断机制等问题,并基于某空间飞行器推进系统进行了建模与诊断推理实例分析。验证结果表明,该方法具有建模方便、诊断快速等特点,为建立具有良好鲁棒性、实时性和实用性的诊断推理系统,提高复杂系统的可靠性提供了一条新的途径。

诊断推理中人工神经网络与基于案例推理的结合

对基于人工神经网的诊断方法与基于案例推理的方法 (Case -BasedReasoning ,CBR)的结合进行了研究 ,提出了两种结合方案。针对CBR系统建立案例库索引这一难点 ,方案一利用人工神经网诊断分类器的诊断结果对案例库进行索引 ;方案二用人工神经网为待诊断对象建立模型 ,对正常的状态作出预测 ,通过预测值与实际测量值的差异对案例库进行索引。在作出最后诊断之前两种方案都利用CBR的推理结果对神经网的诊断结果进行检验和修正 ,从而给出更为精确、便于解释的诊断结果。经过实验对比验证 ,人工神经网与CBR方法的结合有效的弥补了它们在诊断推理应用中通常存在的局限。从诊断准确率、诊断速度以及诊断系统的自学习性等方面 ,都取得了优于传统人工神经网方法和CBR方法的性能 。

航天器某子系统在轨诊断推理技术研究

航天器某子系统负责器上去除CO2功能,其工作的安全性和可靠性直接影响任务的成败,需要对子系统进行在线监测,及时发现故障并快速隔离,以方便维修和更换,使系统恢复至正常状态。本文针对该子系统的周期工作和启动工作两种测试模式,给出了周期和启动两种诊断推理方法,解决了实际中可能会出现的数据缺失问题。最后,建立子系统测试性诊断模型,给出了诊断推理程序,利用两种诊断推理方法进行了诊断设计,提高了子系统的故障快速检测和隔离能力。

TCG16CNC数控机床诊断推理系统的设计思想

油井钢管是上海宝钢优先发展的高附加值产品，加工油井钢管管螺纹的数控机床是宝钢从德国和美国引进的Ａ类重要设备．此文是对ＴＣＧ１６ＣＮＣ管螺纹数控机床进行基于加工质量的状态监测系统和故障分类诊断软件的研究工作的一部分，文中介绍了ＴＣＧ１６ＣＮＣ机床的结构特点、产品质量标准、应用中的技术改造，ＶＸ及建立该机床的监测诊断系统的设计思路．

一种基于因果网络模型的诊断推理模型

提出一种基于因果网络的诊断推理模型.该模型用因果网络表示诊断对象的领域知识,不仅能有效地表达知识的不确定性,更重要的是解决了知识的不完备问题.该模型的推理过程分为领域相关的环境集识别和领域无关的诊断解产生两个阶段,增加了算法的柔性和通用性.

空间电源系统的面向冲突故障诊断推理算法

空间电源系统结构复杂, 部件繁多, 易发生故障。为实现对空间电源系统多种故障的时时诊断, 在总结分析电源系统故障特点的基础上, 结合Reiter基于第一原理的故障诊断一般理论, 建立了适用于空间电源系统故障诊断的推理算法。结果表明, 该算法能够很好地诊断出电源系统电路的单点故障、多重故障及单传感器故障, 具有较高的诊断推理速度和准确性。

基于神经网络的并行诊断推理

将人工神经网络（ＡＮＮ）技术用于不确定性的诊断推理中，该方法综合了ＡＮＮ和专家系统（ＥＳ）的优点，摸拟结果表明。

基于神经网络的并行诊断推理

将人工神经网络（ＡＮＮ）技术用于不确定性的诊断推理中，方法综合了ＡＮＮ和专家系统（ＥＳ）的优点，模拟结果表明，本文提出的方法是很有效的。

粗集理论在智能诊断推理中的应用

本文利用粗集理论和神经网络的优点 ,给出了基于粗集理论的智能推理机的模型 ,并用于减摇鳍的故障诊断 ,在不影响诊断效果的前提下 ,简化了神经网络结构 。

机载复杂系统综合诊断推理设计方法

随着机载系统的复杂性、综合化、智能化程度不断提高,故障产生的机理也越来越复杂,传统的自检测、人工检测等手段已经不能满足现代飞机故障诊断和维护的需求。针对传统诊断方法对系统的依赖性和在关联故障模式下处理能力不足的问题,设计了3种综合诊断推理方法,并对3种方法进行了对比分析。重点对基于测试性模型的综合诊断推理方法进行了研究,开发了综合诊断推理机,并组建了仿真验证环境。仿真验证表明该方法诊断结果合理可信。

基于多信号模型的诊断推理机设计

随着飞机功能和性能要求的不断提高,其综合化程度、复杂性也越来越高,传统的故障诊断方法已经不能满足日益复杂的飞机维护需求;针对传统诊断方法对系统的强依赖性和在多故障模式下处理能力不足等问题,给出一种基于多信号模型的故障诊断方法,设计并实现了基于多信号模型的诊断推理机,并用以某型飞机的自动飞行控制系统为对象验证了该方法在解决飞机系统故障关联和多故障诊断问题中的有效性。

基于拉格朗日松弛的多故障诊断推理算法研究

为解决多故障诊断问题提出了基于拉格朗日松弛的故障诊断推理方法。对基于拉格朗日松弛的多故障诊断推理算法搜索参数优化选取方法、计算流程和应用实现进行了分析和研究;同时,针对多故障诊断应用中的算法流程进行了适应性分析和优化研究;最后,对算法在故障诊断方面的应用效果进行了测试和仿真对比分析。与传统故障诊断方法相比,基于拉格朗日松弛的多故障诊断推理方法具有较高的故障隔离率水平、对故障并发数无限制、诊断计算量降低和系统故障诊断效率较高等优点。