振动、测试与诊断
振動、測試與診斷
진동、측시여진단
JOURNAL OF VIBRATION, MEASUREMENT & DIAGNOSIS
2012年
1期
17-22
,共6页
粗糙集理论%知识发现%智能诊断%数据驱动%碰摩故障
粗糙集理論%知識髮現%智能診斷%數據驅動%踫摩故障
조조집이론%지식발현%지능진단%수거구동%팽마고장
针对智能决策技术中的知识获取“瓶颈”,利用粗糙集理论作为知识发现工具,以一个离散符号型数据决策表为研究对象,通过对其进行数据分类得到知识颗粒集合,并挖掘出一组知识规则的数据处理过程,建立了一种基于数据驱动方式的知识获取模型.该模型显示出的知识发现本质,是一个原始知识库中的知识被进行等价类运算处理的结果.一个双跨转子系统碰摩故障响应的快速傅里叶变换谱特征状况表明,获得用数据方式描述的关于旋转机械的原始故障知识资源,必须构造出一个性能优良的决策表数据结构模型,其中包括论域概念的正确界定、故障知识表达模型的属性集构造和原始故障知识资源的离散化映射等.分析得出,应以不同类型的旋转机械机组结构形式为对象,需要在知识发现系统工程的思想指导下解决原始故障知识的数据资源化保护问题.
針對智能決策技術中的知識穫取“瓶頸”,利用粗糙集理論作為知識髮現工具,以一箇離散符號型數據決策錶為研究對象,通過對其進行數據分類得到知識顆粒集閤,併挖掘齣一組知識規則的數據處理過程,建立瞭一種基于數據驅動方式的知識穫取模型.該模型顯示齣的知識髮現本質,是一箇原始知識庫中的知識被進行等價類運算處理的結果.一箇雙跨轉子繫統踫摩故障響應的快速傅裏葉變換譜特徵狀況錶明,穫得用數據方式描述的關于鏇轉機械的原始故障知識資源,必鬚構造齣一箇性能優良的決策錶數據結構模型,其中包括論域概唸的正確界定、故障知識錶達模型的屬性集構造和原始故障知識資源的離散化映射等.分析得齣,應以不同類型的鏇轉機械機組結構形式為對象,需要在知識髮現繫統工程的思想指導下解決原始故障知識的數據資源化保護問題.
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