用于建模、优化、故障诊断的数据挖掘技术

建模、优化、故障诊断是流程工业CIMS技术中的关键技术。传统的建模、优化、故障诊断方法依赖于数学模型仿真或专家经验规则 ,对于强非线性和非高斯分布噪声的对象存在着知识获取瓶颈。而数据挖掘技术综合运用机器学习、计算智能 (人工神经网、遗传算法 )、模式识别、数理统计等技术 ,从大量数据中挖掘和发现有价值和隐含的知识。本文进一步研究了建模、优化、故障诊断的数据挖掘系统 ,以及规则挖掘、参变量优化、故障诊断建模的算法。