基于混合学习算法IHMCAP的故障诊断模型

被引：1

作者：

周志华

陈兆乾

骆斌

陈世福

机构：

[1] 南京大学计算机软件新技术国家重点实验室!南京,南京大学计算机软件新技术国家重点实验室!南京,南京大学计算机软件新技术国家重点实验室!南京,南京大学计算机软件新技术国家重点实验室!南京

来源：

自动化学报 | 2000年 / 04期

关键词：

故障诊断; 神经网络; 机器学习;

D O I：

10.16383/j.aas.2000.04.015

中图分类号：

TP18 [人工智能理论];

学科分类号：

081104 ; 0812 ; 0835 ; 1405 ;

摘要：

在故障集和差错属性集的基础上 ,通过结合了基于概率论的符号学习与神经网络学习的增量式混合型多概念获取算法 IHMCAP寻找属性值与故障类型之间的对应关系 ,由此建立一个故障诊断模型 .实验表明 ,该模型不仅精度高、速度快、学习能力强 ,而且在利用系统的先验知识与新增数据上也取得了均衡

引用

页码：529 / 532

页数：4

共 4 条

[1] 增量式IHMCAP算法的研究及其应用 [J].

陈兆乾 ;

周志华 ;

骆斌 ;

陈世福 .

计算机学报, 1998, (08) :759-764

[2] 混合型学习模型HLM中的增量学习算法 [J].

陈兆乾 ;

周志华 ;

李红兵 ;

谢俊元 .

软件学报, 1997, (11) :875-880

[3] 对FTART算法的研究及改进 [J].

陈兆乾 ;

李红兵 ;

周戎 ;

陈世福 .

软件学报, 1997, (04) :20-26

[4] 一种新的自适应谐振算法 [J].

陈兆乾 ;

周戎 ;

刘宏 ;

陈世福 .

软件学报, 1996, (08) :458-462+163+464-465

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