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海量船舶故障数据挖掘中的模糊运算聚类算法分析被引量：2: 1; 作者魏亚清夏少芳胡秀源《舰船科学技术》北大核心 2022年第13期182-185,共4页; 为能获取可以准确描述船舶运行状态的故障数据,提出海量船舶故障数据挖掘的模糊运算聚类算法。使用局部切空间排列算法从船舶运行数据提取船舶故障征兆变量,利用离散化算法完成离散化处理运用模糊运算聚类算法挖掘与各故障征兆变量离散... 展开更多; 关键词海量船舶故障数据挖掘故障数据挖掘模糊运算聚类局部切空间故障征兆变量可辨识矩阵; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于数据挖掘技术的船舶变压器故障智能检测被引量：1: 2; 作者林琳《舰船科学技术》北大核心 2018年第10X期88-90,共3页; 针对船舶变压器故障检测问题,采用传统方法易受到天气和信号干扰影响,检测效果较差,所以提出了基于数据挖掘技术的船舶变压器故障智能检测。根据数据挖掘原理,设计船舶变压器故障智能检测流程,可对边界问题做出判定,并准确反映故障与表... 展开更多; 关键词数据挖掘船舶变压器故障检测排查; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于数据挖掘的船舶主机故障远程诊断系统优化设计被引量：2: 3; 作者贾双成王涛《舰船科学技术》北大核心 2018年第11X期76-78,共3页; 船舶主机一旦发生故障,船舶的安全运行难以保证。传统的故障诊断系统多是依赖船员经验,分析各个设备参数,推测故障种类,这种诊断方法准确性低,花费成本大,且不具有实时性。为了解决此问题,基于数据挖掘技术设计了一种新的船舶主机故障... 展开更多; 关键词数据挖掘船舶故障主机故障远程通信故障诊断系统; 在线阅读下载PDF 职称材料

数据挖掘技术在船舶电站设备故障分析中的应用被引量：1: 4; 作者张诗军《舰船科学技术》北大核心 2018年第2X期103-105,共3页; 在船舶电站的设备管理作业中,由于其复杂程度变得越来越高,采用常规的控制技术已经不能够满足设备的控制管理要求,因此可以采用智能算法,对电站运行中产生的各种数据进行综合分析对比,找出潜在的故障发生机制,提高船舶电站的安全性。本... 展开更多; 关键词船舶电站故障数据挖掘; 在线阅读下载PDF 职称材料

船舶电力系统低功耗电子电路故障智能获取研究被引量：2: 5; 作者靳晓波《舰船科学技术》北大核心 2018年第11X期109-111,共3页; 低功耗电子电路是船舶电力系统的主要组成部分,也是最易出现故障的部分,针对当前船舶电力系统低功耗电子电路故障获取方法存在的不足,为了提高船舶电力系统低功耗电子电路故障获取精度,设计了基于数据挖掘的船舶电力系统低功耗电子电路... 展开更多; 关键词船舶电力系统低功耗电子电路故障获取数据挖掘; 在线阅读下载PDF 职称材料

面向飞机PHM的大数据分析与人工智能应用被引量：9: 6; 作者景博焦晓璇黄以锋《空军工程大学学报（自然科学版）》 CSCD 北大核心 2019年第1期46-54,共9页; 针对新一代电子产品密集型的飞机,其系统结构和失效机理复杂、失效模式多样,传统的方法难以对其进行有效健康管理的现状,因此提出了基于海量数据挖掘的飞机PHM研究。首先从系统结构、服役环境、数据来源与存储方式等角度分析了新一代飞... 展开更多; 关键词新一代飞机海量数据数据挖掘故障预测与健康管理私有云; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名海量船舶故障数据挖掘中的模糊运算聚类算法分析被引量：2: 1; 作者魏亚清夏少芳胡秀源; 机构凯迪雷拉大学邢台学院数学与信息技术学院; 出处《舰船科学技术》北大核心 2022年第13期182-185,共4页; 基金邢台市科技局项目(2019ZC009)。; 文摘为能获取可以准确描述船舶运行状态的故障数据,提出海量船舶故障数据挖掘的模糊运算聚类算法。使用局部切空间排列算法从船舶运行数据提取船舶故障征兆变量,利用离散化算法完成离散化处理运用模糊运算聚类算法挖掘与各故障征兆变量离散化结果相匹配的船舶故障数据。实验结果表明,该方法具有较优良的船舶故障征兆变量降维效果,海量船舶故障数据挖掘性能较为理想。; 关键词海量船舶故障数据挖掘故障数据挖掘模糊运算聚类局部切空间故障征兆变量可辨识矩阵; Keywords massive ships fault data mining fault data mining fuzzy operation clustering locally tangent space fault symptom variable discernibility matrix; 分类号 TP206.3 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于数据挖掘技术的船舶变压器故障智能检测被引量：1: 2; 作者林琳; 机构电子科技大学计算机科学与工程学院四川城市职业学院汽车与信息工程学院; 出处《舰船科学技术》北大核心 2018年第10X期88-90,共3页; 基金四川省教育厅自然科学类重点科研资助项目(18ZA0303); 文摘针对船舶变压器故障检测问题,采用传统方法易受到天气和信号干扰影响,检测效果较差,所以提出了基于数据挖掘技术的船舶变压器故障智能检测。根据数据挖掘原理,设计船舶变压器故障智能检测流程,可对边界问题做出判定,并准确反映故障与表现特征之间客观规律。根据该规律,从最底层故障点切入,获取大量故障信息,规划故障排查点方案,改善外界干扰影响问题,实现船舶变压器故障智能检测。通过实验验证结果可知,该方法最高检测效果为90%,为电子设备故障检测提供新思路。; 关键词数据挖掘船舶变压器故障检测排查; Keywords data mining ships transformers faults detection troubleshooting; 分类号 U672 [交通运输工程—船舶及航道工程] TP311.13 [自动化与计算机技术—计算机软件与理论]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于数据挖掘的船舶主机故障远程诊断系统优化设计被引量：2: 3; 作者贾双成王涛; 机构阿里巴巴网络技术有限公司; 出处《舰船科学技术》北大核心 2018年第11X期76-78,共3页; 文摘船舶主机一旦发生故障,船舶的安全运行难以保证。传统的故障诊断系统多是依赖船员经验,分析各个设备参数,推测故障种类,这种诊断方法准确性低,花费成本大,且不具有实时性。为了解决此问题,基于数据挖掘技术设计了一种新的船舶主机故障远程诊断优化系统,分别对硬件和软件部分进行优化设计,硬件部分主要优化设计了采集器、处理器、分析器以及追踪器,软件编程共有4步,分别为数据采集、数据处理、数据分析以及数据追踪。与传统诊断系统进行实验对比,结果证明研究的系统准确率高,消耗成本低,具有很好的发展空间。; 关键词数据挖掘船舶故障主机故障远程通信故障诊断系统; Keywords internet of things ship signal weak signal detection remote communication signal detection system; 分类号 U672 [交通运输工程—船舶及航道工程]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名数据挖掘技术在船舶电站设备故障分析中的应用被引量：1: 4; 作者张诗军; 机构鼎信信息科技有限责任公司; 出处《舰船科学技术》北大核心 2018年第2X期103-105,共3页; 基金 2016年中国南方电网有限责任公司资助项目(000000〔2016〕030103xxzx00008); 文摘在船舶电站的设备管理作业中,由于其复杂程度变得越来越高,采用常规的控制技术已经不能够满足设备的控制管理要求,因此可以采用智能算法,对电站运行中产生的各种数据进行综合分析对比,找出潜在的故障发生机制,提高船舶电站的安全性。本文结合了数据挖掘技术,利用大数据统计原理,针对不同的船舶电站故障模型,提取出各个状态下的船舶电站运行机制,从而有效改善了船舶电站的故障预测和处理能力。; 关键词船舶电站故障数据挖掘; Keywords ship power station fault data mining; 分类号 TP39 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名船舶电力系统低功耗电子电路故障智能获取研究被引量：2: 5; 作者靳晓波; 机构山西机电职业技术学院; 出处《舰船科学技术》北大核心 2018年第11X期109-111,共3页; 文摘低功耗电子电路是船舶电力系统的主要组成部分,也是最易出现故障的部分,针对当前船舶电力系统低功耗电子电路故障获取方法存在的不足,为了提高船舶电力系统低功耗电子电路故障获取精度,设计了基于数据挖掘的船舶电力系统低功耗电子电路故障获取方法。首先分析当前船舶电力系统低功耗电子电路故障获取研究存在的问题,指出当前获取方法存在的局限性,然后提取船舶电力系统低功耗电子电路故障特征,采用数据挖掘技术构建船舶电力系统低功耗电子电路故障获取模型,最后进行了船舶电力系统低功耗电子电路故障获取仿真实验,实验结果表明,本文方法的船舶电力系统低功耗电子电路故障获取平均精度超过95%,远远高于对比方法的船舶电力系统低功耗电子电路故障获取精度,降低了船舶电力系统低功耗电子电路故障获取错误。; 关键词船舶电力系统低功耗电子电路故障获取数据挖掘; Keywords ship power system low power electronic circuit fault acquisition data mining; 分类号 U672 [交通运输工程—船舶及航道工程]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名面向飞机PHM的大数据分析与人工智能应用被引量：9: 6; 作者景博焦晓璇黄以锋; 机构空军工程大学航空工程学院; 出处《空军工程大学学报（自然科学版）》 CSCD 北大核心 2019年第1期46-54,共9页; 基金陕西省自然科学基金(2017JQ6034); 文摘针对新一代电子产品密集型的飞机,其系统结构和失效机理复杂、失效模式多样,传统的方法难以对其进行有效健康管理的现状,因此提出了基于海量数据挖掘的飞机PHM研究。首先从系统结构、服役环境、数据来源与存储方式等角度分析了新一代飞机对海量数据挖掘的应用需求;其次论述了基于海量数据挖掘的关键技术,包括数据的预处理、集成管理、聚类、分类、关联、预测等;最后提出了一种基于私有云的飞机PHM海量数据挖掘平台,详细阐述了该平台的总体框架和软硬件结构,该平台为飞机PHM提供了验证平台,对促进飞机PHM的集成与工程化实现具有重大的军事应用意义。; 关键词新一代飞机海量数据数据挖掘故障预测与健康管理私有云; Keywords new generation aircraft massive data data mining prognostic and health management private cloud; 分类号 V267 [航空宇航科学与技术—航空宇航制造工程] TP277 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]; 在线阅读下载PDF 职称材料

	题名	作者	出处	发文年	被引量	操作
1	海量船舶故障数据挖掘中的模糊运算聚类算法分析	魏亚清夏少芳胡秀源	《舰船科学技术》北大核心	2022	2	在线阅读下载PDF 职称材料
2	基于数据挖掘技术的船舶变压器故障智能检测	林琳	《舰船科学技术》北大核心	2018	1	在线阅读下载PDF 职称材料
3	基于数据挖掘的船舶主机故障远程诊断系统优化设计	贾双成王涛	《舰船科学技术》北大核心	2018	2	在线阅读下载PDF 职称材料
4	数据挖掘技术在船舶电站设备故障分析中的应用	张诗军	《舰船科学技术》北大核心	2018	1	在线阅读下载PDF 职称材料
5	船舶电力系统低功耗电子电路故障智能获取研究	靳晓波	《舰船科学技术》北大核心	2018	2	在线阅读下载PDF 职称材料
6	面向飞机PHM的大数据分析与人工智能应用	景博焦晓璇黄以锋	《空军工程大学学报（自然科学版）》 CSCD 北大核心	2019	9	在线阅读下载PDF 职称材料