發(fā)布時間：2017-07-03 23:12

  本文關鍵詞：用MDMC-HS-tree方法計算極小碰集

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【摘要】：產生待診斷設備沖突集的所有極小碰集是基于模型診斷的一個重要步驟,極小碰集即為該設備的候選診斷.HS-tree算法產生的節(jié)點數目較多,效率較低.因此,提出了基于極大度和極小勢的MDMC-HS-tree方法.每次選擇勢最小的集合進行擴展,以便減小樹的寬度;并刪減包含勢最小集合中度最大元素的集合,不斷將大問題化簡為小問題.實驗結果表明:本算法能夠產生所有極小碰集,且在計算大規(guī)模碰集時產生相對較少的節(jié)點,為實際設備故障診斷提供較可行的方法.
【作者單位】： 浙江師范大學數理與信息工程學院;
【關鍵詞】： 極小碰集 基于模型診斷 極大度 極小勢 碰集樹
【基金】：國家自然科學基金資助項目(61003101) 浙江省自然科學基金資助項目(LY16F020004;Y1100191)
【分類號】：TP18
【正文快照】： 0引言早前的專家系統(tǒng)診斷方法是一個依靠經驗知識并基于啟發(fā)式規(guī)則的診斷過程[1].為克服傳統(tǒng)專家診斷在系統(tǒng)規(guī)模增大時造成不完備和長時間推理過程的不足,人們引入了關于系統(tǒng)的功能、結構、行為等方面的知識,提出了基于模型的診斷[2].基于模型診斷是人工智能的重要領域,主要具，

本文編號：515530