针对现有多类支持向量域数据描述(multi-class support data description,M-SVDD)存在的不足和局限性,提出一种拒绝式转导推理多类支持向量域数据描述(rejected transductive inference M-SVDD,RTIM-SVDD)方法,并将该方法应用于机械加...针对现有多类支持向量域数据描述(multi-class support data description,M-SVDD)存在的不足和局限性,提出一种拒绝式转导推理多类支持向量域数据描述(rejected transductive inference M-SVDD,RTIM-SVDD)方法,并将该方法应用于机械加工故障诊断当中。首先,RTIM-SVDD通过训练寻求一个尽可能包含所有数据样本的最小超球体作为拒绝检测面,来整体学习样本知识或数据描述,并以一定的拒绝度判别新的测试样本,达到故障检测的目的;其次,应用分别包含各个类别样本的多个超球体,来判别满足一定拒绝度的样本,实现多分类问题。对于模糊样本点归属判别关键问题,本文采用一种新的转导推理规则来进行决策。最后,通过一个仿真实验进行验证,结果证明了RTIM-SVDD的可行性和有效性。展开更多
针对非循环概念提出了一种对SHOIN(D)-概念可满足性进行判断的方法——CDNF(complete disjunctive normal form)算法.该算法通过把非循环定义的概念描述本身构建成分层次的析取范式群,并通过子句重用技术阻止无谓的子概念扩展,这样的析...针对非循环概念提出了一种对SHOIN(D)-概念可满足性进行判断的方法——CDNF(complete disjunctive normal form)算法.该算法通过把非循环定义的概念描述本身构建成分层次的析取范式群,并通过子句重用技术阻止无谓的子概念扩展,这样的析取范式群具有可满足性自明性,从而可以实现对SHOIN(D)-概念可满足性的直接判断.该算法基本上消除了判断过程中描述重复的现象,从而在空间、时间性能上都比Tableau算法有更好的表现.关键词:描述逻辑推理;可满足性;析取范式;SHOIN(D);展开更多
文摘针对现有多类支持向量域数据描述(multi-class support data description,M-SVDD)存在的不足和局限性,提出一种拒绝式转导推理多类支持向量域数据描述(rejected transductive inference M-SVDD,RTIM-SVDD)方法,并将该方法应用于机械加工故障诊断当中。首先,RTIM-SVDD通过训练寻求一个尽可能包含所有数据样本的最小超球体作为拒绝检测面,来整体学习样本知识或数据描述,并以一定的拒绝度判别新的测试样本,达到故障检测的目的;其次,应用分别包含各个类别样本的多个超球体,来判别满足一定拒绝度的样本,实现多分类问题。对于模糊样本点归属判别关键问题,本文采用一种新的转导推理规则来进行决策。最后,通过一个仿真实验进行验证,结果证明了RTIM-SVDD的可行性和有效性。
文摘针对非循环概念提出了一种对SHOIN(D)-概念可满足性进行判断的方法——CDNF(complete disjunctive normal form)算法.该算法通过把非循环定义的概念描述本身构建成分层次的析取范式群,并通过子句重用技术阻止无谓的子概念扩展,这样的析取范式群具有可满足性自明性,从而可以实现对SHOIN(D)-概念可满足性的直接判断.该算法基本上消除了判断过程中描述重复的现象,从而在空间、时间性能上都比Tableau算法有更好的表现.关键词:描述逻辑推理;可满足性;析取范式;SHOIN(D);
