在現(xiàn)實生活中,復雜概念是不容易被機器所識別的。特別是有些復雜概念即使人類自身也是根據(jù)直覺來判斷,并且不一定能準確做出準確判斷。因此,AFS理論通過對人類對復雜概念的認識、識別和分析,以及在復雜概念下采集的樣本的相互比較和排序,期望找到復雜概念和簡單概念之間的規(guī)律,并通過機器學習和識別,可以讓機器像人一樣進行思考和判斷復雜概念,進而在某些場合可以代替人做識別和判斷。因為數(shù)據(jù)量的巨大以及故障之間關系的復雜,使得復雜故障的診斷和識別非常困難。因此,機器學習等人工智能方法的引入,可以大大減輕人類自身的工作量和工作難度。在[1]中已經就AFS理論在復雜故障診斷中的應用進行了討論。本文在AFS理論的基礎上,將復雜概念分解引入復雜故障診斷中。AFS(Axiomatic Fuzzy Set)理論[2]是一種新的模糊數(shù)學的分析方法。在AFS理論中,關于集合和格理論的方法是近代數(shù)學常用的分析問題的方法之一。可以根據(jù)數(shù)據(jù)的屬性和相互關系,建立起一套機器學習和人工智能的方法,并廣泛應用于模式識別,故障診斷和機器學習中。本文在AFS理論的基礎上,通過探討格理論,布爾矩陣和二元關系以及相關聯(lián)系,得到一種將復雜概念... 

【文章來源】：大連理工大學遼寧省 211工程院校 985工程院校 教育部直屬院校

【文章頁數(shù)】：65 頁

【學位級別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
Abstract
引言
1 人工智能和故障診斷
    1.1 人工智能簡介
    1.2 故障診斷
2 集合，關系和映射
3 格理論
    3.1 格
    3.2 分配格
4 概念分解算法
    4.1 布爾矩陣和二元關系
    4.2 簡單概念和復雜概念
    4.3 分解算法
5 在復雜故障診斷中的應用
    5.1 復雜概念分解
    5.2 復雜故障診斷
結論
參考文獻
附錄A 船用柴油機故障診斷表
攻讀碩士學位期間發(fā)表學術論文情況
致謝


【參考文獻】：
期刊論文
[1]AFS結構分解算法及其在復雜系統(tǒng)故障診斷中的應用[J]. 王毅兵,張強,劉曉東.  模糊系統(tǒng)與數(shù)學. 2005(03)
[2]基于人工智能方法的復雜過程故障診斷技術[J]. 桂衛(wèi)華,劉曉穎.  控制工程. 2002(04)



本文編號：2942478