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基于人在回路策略的在线置信规则库疾病诊断方法
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作者 韩文策 康潇 +3 位作者 李红宇 贺维 周国辉 卜祥峰 《计算机工程》 北大核心 2025年第1期321-331,共11页
在医疗实践中,收集病人的生理指标往往是诊断疾病的关键。然而,现实中病人的生理数据往往是不确定和模糊的。置信规则库(BRB)是一种专家系统方法,它通过结合专家知识将数据转化为置信分布,从而有效地处理各种不确定性和模糊性信息。然而... 在医疗实践中,收集病人的生理指标往往是诊断疾病的关键。然而,现实中病人的生理数据往往是不确定和模糊的。置信规则库(BRB)是一种专家系统方法,它通过结合专家知识将数据转化为置信分布,从而有效地处理各种不确定性和模糊性信息。然而,目前基于BRB的疾病诊断模型仍依赖于离线训练方法,这不足以满足疾病诊断环境中的动态实时要求。此外,其他领域现有的在线模型也存在训练数据样本数量爆炸式增长和样本不平衡的问题。因此,提出一种基于人在回路策略的在线置信规则库疾病诊断方法。首先,将传统的离线训练BRB疾病诊断模型改进为在线训练模型,使模型能够根据不同患者的生理指标实现动态增长。其次,在在线学习的BRB模型中,提出了一种人在回路算法,以增强专家的决策能力,有效解决传统在线模型中训练样本爆炸式增长、模型输出过拟合和样本不平衡等问题。最后,通过对慢性肾病分级、丙型肝炎预测、乳腺癌诊断和糖尿病诊断的实验结果验证了该方法的有效性和优越性。 展开更多
关键词 在线学习 人在回路 置信规则 疾病诊断 样本分析
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基于累积置信规则库推理的台风灾害直接经济损失预测 被引量:4
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作者 张恺 杨隆浩 +1 位作者 高建清 郑晶 《灾害学》 CSCD 北大核心 2024年第1期64-68,74,共6页
针对台风灾害直接经济损失预测问题,现有的解决方法大多是基于时间序列或评估数据的预测模型,忽略了在建模过程中对历史数据的应用和模型的可解释性。鉴于此,该文将扩展置信规则库模型(EBRB)应用于台风灾害直接经济损失预测,并针对可能... 针对台风灾害直接经济损失预测问题,现有的解决方法大多是基于时间序列或评估数据的预测模型,忽略了在建模过程中对历史数据的应用和模型的可解释性。鉴于此,该文将扩展置信规则库模型(EBRB)应用于台风灾害直接经济损失预测,并针对可能存在规则过量和组合爆炸问题,提出基于聚类方法与证据推理(ER)相结合的累积置信规则库(C-BRB)台风灾害经济损失预测模型。最后基于收集到的台风灾害数据进行直接经济损失预测,并通过与已有研究成果进行比较,验证基于C-BRB的台风灾害直接经济损失预测模型的有效性和可行性。 展开更多
关键词 台风灾害 直接经济损失预测 累积置信规则 可解释性
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基于置信规则库的干式空心电抗器状态评估方法研究
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作者 苏培宇 韩国文 +5 位作者 韩文芳 陈金鹏 陈锋 史宇超 叶罕罕 袁法培 《热力发电》 CAS CSCD 北大核心 2024年第4期150-157,共8页
针对电力设备故障样本少且获取困难等问题,提出了基于置信规则库的干式空心电抗器状态评估方法。通过搭建多工况下干式空心电抗器电气及温升特性试验平台,获取不同工况下电抗器有功功率和最热点温升率数据样本集,建立基于置信规则库和... 针对电力设备故障样本少且获取困难等问题,提出了基于置信规则库的干式空心电抗器状态评估方法。通过搭建多工况下干式空心电抗器电气及温升特性试验平台,获取不同工况下电抗器有功功率和最热点温升率数据样本集,建立基于置信规则库和证据推理的电抗器状态评估模型。为了减小因专家主观经验对状态评估模型预测结果的影响,提出置信规则库优化方法,并采用证据推理算法将电抗器输入特征信息转化为输出状态等级。利用测试数据对评估模型进行测试,结果验证了基于小训练样本的干式空心电抗器状态评估方法的有效性和准确性。 展开更多
关键词 干式空心电抗器 置信规则 证据推理 状态评估
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面向最佳决策结构的置信规则库结构学习方法 被引量:4
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作者 杨隆浩 傅仰耿 吴英杰 《计算机科学与探索》 CSCD 2014年第10期1216-1230,共15页
针对置信规则库中初始结构不合理的问题,现有的解决方法仍存在不具备可重复性或受数据完备性和等级效用值相关联的制约等方面的不足。鉴于此,对置信规则库的参数学习进行了理论分析和实验验证,总结出不合理结构下置信规则库中易出现结... 针对置信规则库中初始结构不合理的问题,现有的解决方法仍存在不具备可重复性或受数据完备性和等级效用值相关联的制约等方面的不足。鉴于此,对置信规则库的参数学习进行了理论分析和实验验证,总结出不合理结构下置信规则库中易出现结构欠完备问题或结构过完备问题;将DBSCAN算法和误差分析嵌入到现有参数学习方法中用于解决上述问题,进而提出了面向最佳决策结构的结构学习方法;通过实验分别在过完备结构和欠完备结构的置信规则库下验证了新方法,并对比了结构改变时误差的变化。实验结果表明所提方法是有效可行的。 展开更多
关键词 置信规则(brb) 结构学习 DBSCAN算法 误差分析
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基于置信规则库的驾驶人愤怒情绪识别模型 被引量:14
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作者 万平 吴超仲 +2 位作者 林英姿 马晓凤 黄珍 《交通运输系统工程与信息》 EI CSCD 北大核心 2015年第5期96-102,共7页
针对'路怒症'诱发的攻击性驾驶行为影响交通安全问题,提出一种基于生理与脑电特征的驾驶人愤怒情绪识别模型.招募15名被试在武汉市区开展限时实车试验.由于所选实验线路为交通繁忙路段,被试易被行人横穿马路、车辆加塞等道路事... 针对'路怒症'诱发的攻击性驾驶行为影响交通安全问题,提出一种基于生理与脑电特征的驾驶人愤怒情绪识别模型.招募15名被试在武汉市区开展限时实车试验.由于所选实验线路为交通繁忙路段,被试易被行人横穿马路、车辆加塞等道路事件诱发愤怒情绪.实验中采用愤怒量表记录被试的愤怒等级,以及采用生物反馈仪与脑电记录仪记录被试的生理和脑电信号.将血容量脉冲、皮肤电导、δ波百分比与β波百分比这四项生理与脑电指标作为模型输入,建立基于置信规则库的愤怒情绪识别模型.验证结果表明,该模型的识别精度(82.24%)较BP神经网络、SVM分别提高7.15%、5.02%.研究结果可为开发基于生理和脑电信号的驾驶情绪识别设备提供理论支持. 展开更多
关键词 智能交通 情绪识别 置信规则 愤怒驾驶 实车试验
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基于置信规则库推理的轨道高低不平顺检测方法 被引量:9
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作者 徐晓滨 汪艳辉 +2 位作者 文成林 孙新亚 徐冬玲 《铁道学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2014年第12期70-78,共9页
针对机车振动特征与轨道高低不平顺状态之间存在的复杂非线性关系,提出利用置信规则库推理方法检测轨道高低不平顺故障。建立置信规则库(BRB),通过车厢和车轴测点的垂向振动特征确定不平顺状态。选取两测点的振动幅值作为输入,不平顺的... 针对机车振动特征与轨道高低不平顺状态之间存在的复杂非线性关系,提出利用置信规则库推理方法检测轨道高低不平顺故障。建立置信规则库(BRB),通过车厢和车轴测点的垂向振动特征确定不平顺状态。选取两测点的振动幅值作为输入,不平顺的安全等级作为输出,对于被输入激活的置信规则,通过证据推理(ER)算法将被激活规则后项中的置信结构进行融合,从融合结果中换算出不平顺的安全等级。为解决专家给定的初始置信规则库参数不精确问题,采用数值样本优化学习模型训练得到最优参数取值。利用国内某既有干线区段轨道上所获取的实测振动数据,对所提方法进行验证,表明训练后得到的置信规则库系统能够准确描述不平顺与振动特征之间的因果关系,从而给出精确的检测结果。 展开更多
关键词 轨道不平顺检测 置信规则 证据推理 优化
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基于变速粒子群优化的置信规则库参数训练方法 被引量:14
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作者 苏群 杨隆浩 +2 位作者 傅仰耿 吴英杰 巩晓婷 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2014年第8期2161-2165,2174,共6页
针对置信规则库(BRB)中参数优化模型的求解问题,引入群智能算法中的粒子群优化(PSO)算法,提出一种新的参数训练方法。将参数优化模型求解问题转换为带约束条件的非线性优化问题,在迭代寻优时限制粒子在搜索空间中,对失去速度的粒子重新... 针对置信规则库(BRB)中参数优化模型的求解问题,引入群智能算法中的粒子群优化(PSO)算法,提出一种新的参数训练方法。将参数优化模型求解问题转换为带约束条件的非线性优化问题,在迭代寻优时限制粒子在搜索空间中,对失去速度的粒子重新赋予速度,维持种群中粒子多样性,从而实现参数训练。在输油管道检漏问题仿真实验中,训练后系统的平均绝对误差(MAE)为0.166478。实验结果表明,所提方法有理想的收敛精度,可用于置信规则库参数训练。 展开更多
关键词 置信规则 证据推理 粒子群优化算法 参数优化模型 参数训练
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利用置信规则库的数控机床伺服系统故障诊断 被引量:12
8
作者 张邦成 尹晓静 +3 位作者 王占礼 周志杰 张玉玲 吕康文 《振动.测试与诊断》 EI CSCD 北大核心 2013年第4期694-700,729,共7页
为了诊断数控机床伺服系统故障,针对数控机床伺服系统故障原因和征兆之间存在的复杂非线性关系,提出利用置信规则库(belief rule base,简称BRB)对伺服系统进行故障诊断。该方法能够利用各种类型的信息,建立输入和输出之间的非线性模型,... 为了诊断数控机床伺服系统故障,针对数控机床伺服系统故障原因和征兆之间存在的复杂非线性关系,提出利用置信规则库(belief rule base,简称BRB)对伺服系统进行故障诊断。该方法能够利用各种类型的信息,建立输入和输出之间的非线性模型,通过优化模型对系统进行故障诊断。为了解决专家给定的初始BRB中参数不精确的问题,结合可以获得的伺服系统发生故障时的信息类型,基于数值观测值的优化学习模型对由专家给定的初始BRB系统中的参数进行训练,对数控铣床伺服系统中工作台的故障进行诊断。实验结果表明,利用该方法训练后的BRB系统能够准确反映系统的行为,可充分利用各种不确定信息,提高故障诊断精度。 展开更多
关键词 置信规则 专家系统 故障诊断 数控机床 伺服系统
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出租车乘车概率预测的置信规则库推理方法 被引量:4
9
作者 杨隆浩 蔡芷铃 +2 位作者 黄志鑫 何星 傅仰耿 《计算机科学与探索》 CSCD 北大核心 2015年第8期985-994,共10页
出租车乘车概率预测中存在数据量级大,底层属性类型多,预测信息不确定的问题。鉴于此,整合大规模轨迹数据范畴中现有的挖掘算法对出租车GPS数据和路网数据进行离线处理;将多类型的不确定性数据转换为具有置信结构的规则形式,并以此构建... 出租车乘车概率预测中存在数据量级大,底层属性类型多,预测信息不确定的问题。鉴于此,整合大规模轨迹数据范畴中现有的挖掘算法对出租车GPS数据和路网数据进行离线处理;将多类型的不确定性数据转换为具有置信结构的规则形式,并以此构建置信规则库;通过置信规则库推理方法(belief rule-base inference methodology using evidential reasoning,RIMER)在线预测路网道路上各个地点的乘车概率。以北京市2012年11月某天的出租车GPS数据为例说明该在线预测方法的应用。实验结果表明,该预测方法具有较高的实时性和准确性。 展开更多
关键词 概率预测 GPS数据 路网数据 置信规则 置信规则推理方法(RIMER)
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基于生产数据挖掘的吹灰需求度置信规则库研究 被引量:8
10
作者 钱虹 宋亮 +1 位作者 陈琪琪 陈纲 《热力发电》 CAS 北大核心 2017年第6期113-118,共6页
为对锅炉积灰结渣受热面吹灰优化,以锅炉燃烧特性和吸热特性为理论依据对生产数据进行挖掘处理,建立吹灰需求度置信规则库。运用数理统计、贝叶斯理论,结合现场运行专家经验,完成吹灰策略集和征兆集的提取、规则的表示和规则变量的设定... 为对锅炉积灰结渣受热面吹灰优化,以锅炉燃烧特性和吸热特性为理论依据对生产数据进行挖掘处理,建立吹灰需求度置信规则库。运用数理统计、贝叶斯理论,结合现场运行专家经验,完成吹灰策略集和征兆集的提取、规则的表示和规则变量的设定,并对规则库进行测试。结果表明,本吹灰需求度置信规则库对领域专家吹灰经验的知识描述符合电厂实际吹灰需求,达到了吹灰优化的目的。 展开更多
关键词 锅炉 积灰结渣 吹灰优化 置信规则 数据挖掘 贝叶斯理论 生产数据
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基于数据包络分析和扩展置信规则库的交通运输业环境治理成本预测 被引量:4
11
作者 叶菲菲 杨隆浩 +1 位作者 王应明 蓝以信 《交通运输系统工程与信息》 EI CSCD 北大核心 2020年第3期20-27,82,共9页
针对交通运输业中环境治理成本规划问题,提出基于数据包络分析(DEA)和扩展置信规则库(EBRB)的环境治理成本预测模型.基于DEA模型对环境治理投入产出历史数据进行有效性分析,量化EBRB中每条规则的可靠度,建立考虑规则可靠性的EBRB模型,... 针对交通运输业中环境治理成本规划问题,提出基于数据包络分析(DEA)和扩展置信规则库(EBRB)的环境治理成本预测模型.基于DEA模型对环境治理投入产出历史数据进行有效性分析,量化EBRB中每条规则的可靠度,建立考虑规则可靠性的EBRB模型,用于预测交通运输业的环境治理成本.根据2004-2017年我国各省份交通运输业环境治理实际数据验证模型.研究结果表明,本文模型的准确性高于现有环境治理成本预测方法,可为相关决策者提供一个模型支撑和参考依据. 展开更多
关键词 综合交通运输 成本预测 扩展置信规则 数据包络分析 规则可靠性
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基于BK树的扩展置信规则库结构优化框架 被引量:9
12
作者 苏群 杨隆浩 +1 位作者 傅仰耿 余瑞银 《计算机科学与探索》 CSCD 北大核心 2016年第2期257-267,共11页
针对扩展置信规则库(extended belief rule base,EBRB)系统在规则数较多时推理效率不理想的问题,引入BK树数据结构,提出了一种基于BK树的结构优化框架。首先根据置信规则在度量空间中彼此的距离建立EBRB的树形索引结构,然后通过设置阈... 针对扩展置信规则库(extended belief rule base,EBRB)系统在规则数较多时推理效率不理想的问题,引入BK树数据结构,提出了一种基于BK树的结构优化框架。首先根据置信规则在度量空间中彼此的距离建立EBRB的树形索引结构,然后通过设置阈值减少EBRB系统推理时搜索规则的数量,并激活关键规则,最终达到提高EBRB系统推理效率的目的。以非线性函数拟合、输油管道泄露仿真实验及分类数据集的对比实验,验证结构优化框架在EBRB系统中的有效性,实验结果表明,所提框架能够优化EBRB系统推理效率并提高决策准确性。 展开更多
关键词 扩展置信规则(Ebrb) 证据推理(ER) BK树 优化框架
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基于改进粒子群置信规则库参数训练算法 被引量:6
13
作者 杨慧 吴沛泽 倪继良 《计算机工程与设计》 北大核心 2017年第2期400-404,共5页
针对置信规则库中参数训练的求解问题,传统的粒子群优化算法易早熟收敛,陷入局部最优解,为更好地平衡算法的种群搜索和局部搜索能力,提出一种逐步减小惯性权重的粒子群优化算法,将其应用到置信规则库参数训练中。通过航材承修商的评估... 针对置信规则库中参数训练的求解问题,传统的粒子群优化算法易早熟收敛,陷入局部最优解,为更好地平衡算法的种群搜索和局部搜索能力,提出一种逐步减小惯性权重的粒子群优化算法,将其应用到置信规则库参数训练中。通过航材承修商的评估实例检验该算法的有效性,改进的粒子群算法收敛速度更快,精度更高;参数训练后的置信规则库的输出与专家评分拟合度相比未经过参数训练的置信规则库有明显提高。实验结果表明,改进粒子群算法可用于置信规则库参数训练。 展开更多
关键词 粒子群算法 置信规则 参数训练 惯性权重 搜索能力
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基于置信规则库的油浸式变压器故障诊断 被引量:6
14
作者 胡蓉 易照云 钱斌 《北京工业大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2021年第9期1000-1010,共11页
针对油浸式变压器的故障诊断问题,提出了基于置信规则库(belief rule base,BRB)的有效诊断模型,通过模型结构简化和模型参数优化来提高BRB建模的效率和精度.首先,合理约减故障气体类型和减少训练模型参数以实现对BRB模型结构的简化.其次... 针对油浸式变压器的故障诊断问题,提出了基于置信规则库(belief rule base,BRB)的有效诊断模型,通过模型结构简化和模型参数优化来提高BRB建模的效率和精度.首先,合理约减故障气体类型和减少训练模型参数以实现对BRB模型结构的简化.其次,提出一种具有自适应更新策略的人群搜索算法(seeker optimization algorithm with adaptive update strategy,AUS-SOA),对简化BRB模型的参数进行优化.然后,根据简化模型和优化参数建立AUS-SOA-BRB诊断模型.实验结果表明,AUS-SOA-BRB模型具有较高的诊断精度,也验证了所提建模方法的有效性. 展开更多
关键词 置信规则 专家系统 模型参数 油浸式变压器 故障诊断 人群搜索算法
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基于混合PAES的置信规则库推理算法 被引量:1
15
作者 傅仰耿 刘莞玲 +2 位作者 吴伟昆 李敏 吴英杰 《电子科技大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2019年第2期239-246,共8页
目前对置信规则库(BRB)的研究主要是关于BRB系统的参数或结构的单目标优化。然而,BRB系统中提高推理准确性和减少系统复杂度往往是两个相互冲突的目标。因此,设计合适算法来寻找到两个目标上的最优解具有重要意义。鉴于此,该文提出基于... 目前对置信规则库(BRB)的研究主要是关于BRB系统的参数或结构的单目标优化。然而,BRB系统中提高推理准确性和减少系统复杂度往往是两个相互冲突的目标。因此,设计合适算法来寻找到两个目标上的最优解具有重要意义。鉴于此,该文提出基于混合Pareto存档进化策略(M-PAES)的置信规则库推理方法(M-PAES-BRB),通过最小化系统的均方根误差和系统复杂性来寻找到近似的Pareto最优前沿。该算法采用了改进型M-PAES算法来构建多目标优化模型,通过重组和变异操作生成候选解。该文选取两个标准时间序列,Mackey-Glass和Box-Jenkins作为实验数据,对M-PAES-BRB的可行性及有效性进行分析。实验结果表明,相比于模糊规则库的多目标优化方法(FRBSs),该文方法的推理准确性更高,同时系统复杂度更低。 展开更多
关键词 置信规则 多目标优化 帕累托 RIMER
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一种基于改进分层置信规则库的社交账户可信度评估方法 被引量:1
16
作者 吴菲 王维 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2022年第9期2779-2784,共6页
社交账户可信度评估是确保网络社交生态良性发展的重要环节。针对社交账户可信度评估指标多维、数据信息不确定性多样等问题,提出了一种基于改进分层置信规则库的可信度评估方法。首先从账户属性、交际属性和内容属性三个角度分析了可... 社交账户可信度评估是确保网络社交生态良性发展的重要环节。针对社交账户可信度评估指标多维、数据信息不确定性多样等问题,提出了一种基于改进分层置信规则库的可信度评估方法。首先从账户属性、交际属性和内容属性三个角度分析了可信度评估各指标之间的相互关系,并依此构建了置信规则库的分层结构。其次,在信息转化函数中引入了自适应系数以更好描述和处理指标间的特性差异。最后,为了弥补专家知识局限性带来的模型误差,采用带有投影算子的协方差矩阵自适应进化策略对自适应系数和模型参数进行了优化。以新浪微博账户作为实验对象,结果表明该方法能够在数据样本有限的情况下获得更高的可信度评估精度。 展开更多
关键词 置信规则 社交账户 可信度评估
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基于事件触发机制的核电站智能诊断专家系统置信规则库的研究 被引量:3
17
作者 钱虹 马萃萃 《原子能科学技术》 EI CAS CSCD 北大核心 2017年第3期485-493,共9页
为提高核电站故障诊断的准确性和及时性,提出采用以核电站主要设备运行参数的报警状态为事件的触发机制对核电站设备故障进行诊断,利用核电站相关运行参数的信息集合建立事件触发下的核电站智能诊断专家系统置信规则库,而构建规则库采... 为提高核电站故障诊断的准确性和及时性,提出采用以核电站主要设备运行参数的报警状态为事件的触发机制对核电站设备故障进行诊断,利用核电站相关运行参数的信息集合建立事件触发下的核电站智能诊断专家系统置信规则库,而构建规则库采用故障机理模型与核电模型等相结合的方式,即在故障引起的报警下进行描述故障的征兆集合提取、规则的表示和规则变量的设定。通过在核电模型中人为引入故障,利用基于事件触发机制的核电站智能诊断专家系统进行故障诊断。诊断结果表明,本系统诊断出的故障类型与在核电模型中引入的故障类型一致,验证了本系统诊断结果的准确性,证明了此规则库的有效性和可行性。 展开更多
关键词 事件触发机制 报警状态 专家系统 故障诊断 置信规则
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利用MISA多目标优化的置信规则库分类算法 被引量:1
18
作者 林锦 胡家琛 +1 位作者 刘莞玲 吴英杰 《智能系统学报》 CSCD 北大核心 2019年第5期982-990,共9页
现有基于置信规则库的分类系统的分类准确率和效率受到系统参数设置以及规则库结构合理性的影响。为了寻找到最佳的参数值和最优的规则库结构,本文结合多目标免疫系统算法(multiobjective immune systemalgorithm,MISA)提出利用MISA多... 现有基于置信规则库的分类系统的分类准确率和效率受到系统参数设置以及规则库结构合理性的影响。为了寻找到最佳的参数值和最优的规则库结构,本文结合多目标免疫系统算法(multiobjective immune systemalgorithm,MISA)提出利用MISA多目标优化的置信规则库分类算法。该方法融合特征属性约简思想和差分进化算法思想建立训练模型,采用多目标免疫系统算法对系统复杂度和分类准确率进行多目标优化,从而寻找到分类模型的最优解。在实验分析中,首先将本文提出的置信规则库多目标分类系统MISA-BRM和置信规则库分类系统的实验结果进行对比,从复杂度和准确率两个维度说明本文方法的有效性。同时还将本文方法与现有的其他分类方法进行比较,验证本文方法的可行性和有效性。实验结果表明,本文方法能够有效地对基于置信规则库的分类系统的准确率和复杂度进行多目标优化。 展开更多
关键词 置信规则 分类系统 多目标优化 多目标免疫系统算法 帕累托优化 差分进化 自适应网格 特征属性约减
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基于优化步长和梯度法的置信规则库参数学习方法 被引量:7
19
作者 常瑞 张速 《华北水利水电学院学报》 2011年第1期154-157,共4页
置信规则库是传统规则库的推广.置信规则库中的参数由专家根据经验人为给定,削弱了置信规则库系统的仿真能力,因此,基于优化步长和梯度法设计了一种新的算法以实现规则库参数的自学习能力.采用该算法对一个已经建立的置信规则库参数进... 置信规则库是传统规则库的推广.置信规则库中的参数由专家根据经验人为给定,削弱了置信规则库系统的仿真能力,因此,基于优化步长和梯度法设计了一种新的算法以实现规则库参数的自学习能力.采用该算法对一个已经建立的置信规则库参数进行了训练,训练结果表明新的算法具有收敛速度快、精度高等优点. 展开更多
关键词 置信规则 学习模型 非线性规划 梯度法 优化步长
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置信规则库专家系统学习优化问题的研究 被引量:2
20
作者 常瑞 白杨森 孟庆涛 《华北水利水电大学学报(自然科学版)》 2015年第4期72-78,共7页
针对基于证据推理的置信规则库专家系统(RIMER)的学习优化问题,在训练参数仅为规则的置信度、权重的基础上,通过增加前提属性参考值及输出参考值为训练参数来实现局部扩展训练和全局训练,并使用MATLAB中FMINCON函数对参数进行优化求解.... 针对基于证据推理的置信规则库专家系统(RIMER)的学习优化问题,在训练参数仅为规则的置信度、权重的基础上,通过增加前提属性参考值及输出参考值为训练参数来实现局部扩展训练和全局训练,并使用MATLAB中FMINCON函数对参数进行优化求解.分别将该专家系统应用在发动机故障诊断和数据逼近中,并对其进行训练优化.结果表明,与局部扩展优化相比,全局优化时,RIMER系统能更好地模拟实际系统,对参数的优化程度越深,RIMER系统的精度越高. 展开更多
关键词 置信规则 专家系统 扩展局部优化 全局优化
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