国防科学技术预先研究基金(413170203)
- 作品数：6 被引量：195H指数：6
- 相关作者：朱大奇桑庆兵史慧杨兴张伟更多>>
- 相关机构：江南大学北京航天测控技术有限公司中国计量学院更多>>
- 发文基金：国防科技技术预先研究基金江苏省自然科学基金教育部科学技术研究重点项目更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术电子电信更多>>
- 基于COM组件的通用故障诊断专家系统开发被引量：15
- 2006年
- 本文针对专用故障诊断专家系统在通用性、可重用性、升级维护和推理方法单一等方面存在的不足,在简要分析专家系统工作原理的基础上,提出了一种以com组件技术为基础的通用性故障诊断专家系统设计方案。将规则推理﹑模糊决策﹑多传感器信息融合算法融为一体,形成阶梯式故障推理机制。对不同的诊断对象,只要进行建模和设置好必要知识模块,就可自行生成专用故障诊断系统,并能自动输出诊断结果。
- 桑庆兵杨兴史慧
- 关键词：专家系统COM组件故障树模糊决策信息融合故障诊断
- 智能故障诊断专家系统开发平台研制
- 针对故障诊断专家系统实用性与通用性的矛盾,在简要分析专家系统工作原理的基础上,提出了一种以用户为中心的通用性故障诊断专家系统设计方案。研制通用性故障诊断专家系统开发平台,将规则推理、模糊决策、多传感器信息融合算法融为一体...
- 杨兴朱大奇桑庆兵史慧郭今昌
- 关键词：专家系统故障树模糊决策信息融合故障诊断
- 文献传递
- 光电雷达电子部件的量子神经网络故障诊断算法被引量：23
- 2006年
- 针对电路故障诊断时,故障模式之间存在交叉数据的模式识别问题,将多层激励函数的量子神经网络引入多传感器信息融合之中,提出一种基于量子神经网络的多传感器信息融合集成电路故障诊断算法.并将其应用到光电雷达电子设备故障诊断中,通过测试电子电路中被诊断元件的工作温度和工作电压两个物理量,求出两传感器对各待诊断元件的故障隶属度,利用多层激励函数的量子神经网络进行信息融合,得到融合的各待诊断元件的故障隶属度,从而确定故障元件,提高故障诊断的准确率.
- 朱大奇桑庆兵
- 关键词：量子神经网络信息融合故障诊断模式识别
- 专家系统研究现状与展望被引量：90
- 2007年
- 回顾了专家系统发展的历史和现状。对目前比较成熟的专家系统模型进行分析,指出各自的特点和局限性。最后对专家系统的热点进行展望并介绍了新型专家系统。
- 杨兴朱大奇桑庆兵
- 关键词：专家系统知识获取数据挖掘多代理系统人工神经网络
- 基于平衡学习的CMAC神经网络非线性辨识算法被引量：26
- 2004年
- 为提高小脑模型关节控制器(CMAC)神经网络在线学习的快速性和准确性,提出一种平衡学习的概念,并设计一种改进的CMAC学习算法.在常规的CMAC中,误差的校正值被平均地分配给所有激活存储单元,而不管这些存储单元的可信度;在改进的CMAC中,利用激活单元先前学习次数作为可信度,其误差校正值与激活单元先前学习次数的负k次方成比例.仿真结果表明,当k为一适当数值时,改进CMAC具有较快的学习速度和较高的精度,特别是在神经网络的初始学习阶段.
- 朱大奇张伟
- 关键词：小脑模型关节控制器信度分配
- 智能故障诊断专家系统开发平台被引量：24
- 2005年
- 针对故障诊断专家系统实用性与通用性的矛盾，在简要分析专家系统工作原理的基础上，提出了一种以用户为中心的通用性故障诊断专家系统设计方案。将规则推理、模糊决策、多传感器信息融合算法融为一体，形成一阶梯式故障推理机制；对不同的诊断对象，只要设置好必要知识模块，就可自行生成一专用故障诊断系统，并能自动输出诊断结果。
- 史慧王伟高戈
- 关键词：专家系统故障树模糊决策信息融合故障诊断
- 旋转机械故障诊断的量子神经网络算法被引量：22
- 2006年
- 针对故障模式之间存在交叉数据的诊断不确定问题,将多层激励函数的量子神经网络引入多传感器信息融合之中,提出一种基于量子神经网络的多传感器信息融合故障诊断算法。并将其应用到旋转机械故障诊断中,通过测试被诊断设备的振动速度和加速度信号,求出两传感器对各故障模式的故障隶属度,利用多层激励函数的量子神经网络进行信息融合,得到融合的各故障模式隶属度值,确定真正的故障模式,提高了故障诊断的准确率。
- 朱大奇陈尔奎
- 关键词：量子神经网络多层激励函数信息融合模式识别故障诊断
