【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于信息处理
,特别是。
技术介绍
随着航空、航天、核电站、机器人等高技术的发展和人们探索自然领域的扩展,系统的自动化水平日益提高,规模日益扩大,复杂性迅速提高。面对复杂的系统,可靠性、可维修性和有效性显得越来越重要。特别是航空、航天、航海、核エ业等,由于其特定的工作环境,原则上只许成功,不许失败,对系统的安全性、可靠性和有效性提出更高的要求。而故障检测与诊断则为提高系统可靠性、可维修性和有效性开辟了途径。随着人工智能技术的不断进步,诊断技术己开始进入一个新阶段,即智能化诊断阶段。而专家系统是人工智能领域中最活跃的ー个分支。这种方法不依赖于系统的数学模型,而是根据人们长期的实践经验和大量的故障信息知识,设计出ー套智能计算机程序,以此来解决复杂系统的故障诊断问题。由此可见,建立机械设备的故障诊断专家系统,构建专家知识库,将人类专家的经验转化为知识规则存放于知识库中,并建立知识获取和维护机制,实现知识的学习和更新,同时,模拟人类专家的推理过程实现故障诊断,这样不仅能够大大提高诊断的精度、减少对人类专家经验的依赖、提高诊断的自动化程度,而且有利于积累人类专家的宝贵知识和经验。目前的专家系统知识获取基本上是基于经验的机械式的学习方法,知识更新困难、知识规则经常会出现严重的不一致、冗余、甚至组合爆炸等问题。目前,已有许多关于粗糙集、神经网络、支持向量机等知识获取研究工作,但未与专家系统知识库进行链接。因此,突破专家系统知识获取瓶颈,保证知识获取的正确有效性,具有重要的现实意义和工程实用价值。
技术实现思路
本专利技术针对上述问题,本专利技术提出了,We ...
【技术保护点】
一种基于Weka软件的专家系统知识获取方法,其特征在于,包括如下步骤:步骤A,?创建知识库,建立规则表和故障模式表,并建立由训练样本构成的案例库;步骤B,使用Weka软件对样本进行规则提取,并对规则进行验证,其步骤如下:步骤B?1,利用J48算法对数据集建立决策树;步骤B?2,采用10折交叉验证,将初始样本集划分为10个近似相等的数据子集,每个数据子集中属于各分类的样本所占的比例与初始样本中的比例相同,在每次验证中用其中的9个数据子集组成训练样本,用剩下的一个子集作为测试集,轮转一遍进行10次验证;步骤C,将Weka软件提取的决策树规则存入专家系统知识库中;步骤D,专家诊断,对于待诊断样本,将其特征值输入到推理机,经过推理即可得到诊断结果。
【技术特征摘要】
1.种基于Weka软件的专家系统知识获取方法,其特征在于,包括如下步骤: 步骤A,创建知识库,建立规则表和故障模式表,并建立由训练样本构成的案例库; 步骤B,使用Weka软件对样本进行规则提取,并对规则进行验证,其步骤如下: 步骤B-1,利用J48算法对数据集建立决策树; 步骤B-2,采用10折交叉验证,将初始样本集划分为1...
【专利技术属性】
技术研发人员:陈果,李爱,王洪伟,于明月,郝腾飞,程小勇,
申请(专利权)人:南京航空航天大学,
类型:发明
国别省市:
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