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题名基于改进证据理论和神经网络的故障诊断模型
被引量：13
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作者
张捍东
王翠华
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机构
安徽工业大学电气信息学院
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出处
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2010年第4期1277-1279,共3页
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基金
国家自然科学基金资助项目(50407017)
国家"863"高技术研究发展计划资(2007AA05Z242
2007AA05Z421)
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文摘
针对单一故障诊断方法精度低的问题,提出了一种基于D-S证据理论和神经网络相融合的决策层融合故障诊断模型。该方法利用证据理论来处理不精确的、模糊的信息,用神经网络来处理证据理论中的基本可信度分配问题。由于证据理论合成公式无法处理高冲突的证据,提出了一种改进的基于冲突焦元的证据合成规则。该模型在降低决策不确定性的同时大大提高了诊断的精度。最后通过发动机故障诊断实例验证了该模型的有效性。
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关键词
证据理论
冲突焦元
神经网络
故障诊断
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Keywords
evidence theory
conflict focal element
neural network
fault diagnosis
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分类号
TP206.3
[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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题名一种新的基于DSmT的合成公式
被引量：5
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作者
胡丽芳
关欣
何友
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机构
海军航空工程学院信息融合技术研究所
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出处
《火力与指挥控制》
CSCD
北大核心
2009年第7期9-11,共3页
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基金
国家自然科学基金(60572161)
全国优秀博士论文作者专项基金资助项目(200036200237)
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文摘
DSmT是一种有用的不确定推理方法,能较好地解决强冲突情况下的信息融合问题。由于其在组合规则方面存在不足,影响了DSmT的应用。提出了一种新的合成方法,即在保留冲突焦元的基础上对支持证据冲突的概率进行重新分配。仿真分析表明,新的合成公式提高了目标识别的准确性,对于高度冲突的证据,也能够取得理想的合成结果。
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关键词
DSMT
冲突焦元
目标识别
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Keywords
DSmT,tocal element of conflict,object recognition
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分类号
TN95
[电子电信—信号与信息处理]
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