炼油技术与工程
煉油技術與工程
련유기술여공정
PETROLEUM REFINERY ENGINEERING
2007年
6期
40-43
,共4页
化工过程%融合%故障诊断%决策树%神经网络%K近邻%贝叶斯%支持向量机
化工過程%融閤%故障診斷%決策樹%神經網絡%K近鄰%貝葉斯%支持嚮量機
화공과정%융합%고장진단%결책수%신경망락%K근린%패협사%지지향량궤
简要介绍了决策树、神经网络、K近邻等五种智能方法,提出了一种将这五种智能方法相融合的故障诊断系统,并将其应用在催化裂化装置上.通过对这五种智能方法及其融合系统的性能考察表明,融合策略发挥了各方法的优点,回避了它们的缺点,提升了系统的整体性能,其召回率为100%,精确度为98%.
簡要介紹瞭決策樹、神經網絡、K近鄰等五種智能方法,提齣瞭一種將這五種智能方法相融閤的故障診斷繫統,併將其應用在催化裂化裝置上.通過對這五種智能方法及其融閤繫統的性能攷察錶明,融閤策略髮揮瞭各方法的優點,迴避瞭它們的缺點,提升瞭繫統的整體性能,其召迴率為100%,精確度為98%.
간요개소료결책수、신경망락、K근린등오충지능방법,제출료일충장저오충지능방법상융합적고장진단계통,병장기응용재최화열화장치상.통과대저오충지능방법급기융합계통적성능고찰표명,융합책략발휘료각방법적우점,회피료타문적결점,제승료계통적정체성능,기소회솔위100%,정학도위98%.
