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Study on Missile Intelligent Fault Diagnosis System Based on Fuzzy NN Expert System 被引量:7
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作者 Yang Jun Feng Zhensheng +1 位作者 Zhang Xien & Liu Pengyuan Dept. of Missile Engineering, Ordnance Engineering College, Shijiazhuang 050003, P. R. China 《Journal of Systems Engineering and Electronics》 SCIE EI CSCD 2001年第1期82-87,共6页
In order to study intelligent fault diagnosis methods based on fuzzy neural network (NN) expert system and build up intelligent fault diagnosis for a type of missile weapon system, the concrete implementation of a fuz... In order to study intelligent fault diagnosis methods based on fuzzy neural network (NN) expert system and build up intelligent fault diagnosis for a type of missile weapon system, the concrete implementation of a fuzzy NN fault diagnosis expert system is given in this paper. Based on thorough research of knowledge presentation, the intelligent fault diagnosis system is implemented with artificial intelligence for a large-scale missile weapon equipment. The method is an effective way to perform fuzzy fault diagnosis. Moreover, it provides a new way of the fault diagnosis for large-scale missile weapon equipment. 展开更多
关键词 artificial intelligence Electric fault location Expert systems Fuzzy sets Missiles neural networks
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INTELLIGENT DECISION ALGORITHM FOR FAULT DETECTION AND ITS APPLICATION
2
作者 Wu Jianjun Zhang Yulin Chen Qizhi(Department of Aerospace Technology, NUDT,Changsha, 410073 ) 《国防科技大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 1995年第3期33-40,共8页
INTELLIGENTDECISIONALGORITHMFORFAULTDETECTIONANDITSAPPLICATIONWuJianjun;ZhangYulin;ChenQizhi(DepartmentofAer... INTELLIGENTDECISIONALGORITHMFORFAULTDETECTIONANDITSAPPLICATIONWuJianjun;ZhangYulin;ChenQizhi(DepartmentofAerospaceTechnology,... 展开更多
关键词 故障检测 智能决策 算法
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基于PSO+SOM神经网络的无人机装备故障智能诊断研究
3
作者 沈延安 陈强 杨克泉 《火力与指挥控制》 北大核心 2025年第1期152-159,168,共9页
针对当前无人机装备故障人工诊断效率低、智能诊断方法少、故障识别正确率低以及SOM神经网络收敛速度慢等问题,提出一种基于PSO+SOM神经网络的故障智能诊断方法。通过改进PSO算法优化SOM神经网络和对比PSO、GA、ACO对SOM神经网络的改进... 针对当前无人机装备故障人工诊断效率低、智能诊断方法少、故障识别正确率低以及SOM神经网络收敛速度慢等问题,提出一种基于PSO+SOM神经网络的故障智能诊断方法。通过改进PSO算法优化SOM神经网络和对比PSO、GA、ACO对SOM神经网络的改进效果,以及比较LVQ、BP、传统SOM、PSO+SOM神经网络的故障诊断效果,结果表明PSO+SOM神经网络的故障诊断模型具有适度值小、判别时间短、迭代次数少、准确率高、收敛速度快的优点,为实现无人机装备故障智能诊断提供一种高效的方法。 展开更多
关键词 无人机 SOM神经网络 PSO算法 智能化 故障诊断
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基于概率神经网络的潜舰武器系统故障诊断 被引量:1
4
作者 冯林平 王佳玉 《舰船科学技术》 北大核心 2024年第16期182-185,共4页
针对传统故障诊断方法检测某型潜舰导弹武器系统故障准确率不高、耗时长的问题,提出基于概率神经网络的智能诊断方法。介绍该网络的典型结构及优势所在,以某型潜舰导弹武器系统为验证对象,选取合适特征向量、归纳合理故障类型、建立相... 针对传统故障诊断方法检测某型潜舰导弹武器系统故障准确率不高、耗时长的问题,提出基于概率神经网络的智能诊断方法。介绍该网络的典型结构及优势所在,以某型潜舰导弹武器系统为验证对象,选取合适特征向量、归纳合理故障类型、建立相应神经网络,并运用Matlab仿真验证。结果表明在现有数据库中,概率神经网络对该系统的故障诊断正确率为77.8%。这表明基于概率神经网络的故障诊断基本能够区分该系统故障类型,大大减少了部队故障诊断时间和人力投入。 展开更多
关键词 智能检测 概率神经网络 潜舰导弹武器系统 故障诊断
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基于定子电流和电磁转矩双信号融合的齿轮故障智能诊断
5
作者 李巍 袁响东 +1 位作者 陈伟 刘军 《电气工程学报》 CSCD 北大核心 2024年第3期248-256,共9页
在电机驱动的齿轮传动系统中,电机本体具有传感器的特性,因此可以通过电机的定子电流、电磁转矩信号来进行齿轮故障分析,由于受转速和负载转矩的影响,使得故障诊断结果的准确率较低。针对此问题,提出一种基于双信号融合与反向传播神经... 在电机驱动的齿轮传动系统中,电机本体具有传感器的特性,因此可以通过电机的定子电流、电磁转矩信号来进行齿轮故障分析,由于受转速和负载转矩的影响,使得故障诊断结果的准确率较低。针对此问题,提出一种基于双信号融合与反向传播神经网络相结合的齿轮故障诊断方法。对电机齿轮传动系统一体化建模,进行电机齿轮传动系统联合仿真。对齿轮的不同故障进行模拟,得到电机侧定子电流和电磁转矩的故障信号,采用双树复小波变换来分析齿轮故障频段信号,提取故障特征量,建立了丰富的齿轮故障样本库。搭建反向传播神经网络并提出改进的自适应学习率算法,实现了对齿轮断齿、磨损故障的精确分类。为了验证所提方法的有效性,搭建齿轮故障试验平台,对相应齿轮故障进行诊断。结果表明,所提方法能够在不同转速和负载转矩条件下准确辨识齿轮的故障类型,相较于只采用定子电流和电磁转矩中一种信号对齿轮进行故障诊断,该方法准确率更高。 展开更多
关键词 齿轮故障 传动系统 神经网络 双树复小波变换 智能诊断
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军事舰艇计算机生成兵力仿真系统的结构设计
6
作者 李尚富 陈大伟 宫旭柱 《舰船科学技术》 北大核心 2024年第17期176-179,共4页
虚拟环境训练和测试可以实现对真实海洋战场环境的模拟,并有效减少对真实舰艇、人员和装备的需求。本文对军事舰艇计算机生成兵力仿真系统进行研究,分析了系统需求,设计的系统结构包括实体行为模型和人工智能模型,对系统中的关键技术进... 虚拟环境训练和测试可以实现对真实海洋战场环境的模拟,并有效减少对真实舰艇、人员和装备的需求。本文对军事舰艇计算机生成兵力仿真系统进行研究,分析了系统需求,设计的系统结构包括实体行为模型和人工智能模型,对系统中的关键技术进行研究和设计,包括实体模型设计、舰艇兵力生成及模拟、人工智能决策实现等。实体行为模型和人工智能模型不断融合和交互,结合神经网络算法和模糊逻辑控制器,实现对海洋复杂战场环境以及敌对行为的模拟。 展开更多
关键词 军事舰艇 计算机生成兵力仿真系统 神经网络算法 结构设计 人工智能
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基于优化VMD-CNN-BiLSTM的电机轴承智能故障诊断研究 被引量:12
7
作者 曹景胜 于洋 +1 位作者 王琦 董翼宁 《现代电子技术》 北大核心 2024年第12期115-121,共7页
针对滚动轴承早期故障信号较弱及特征数据提取效果差,导致故障诊断准确率低以及故障诊断效率低的问题,提出一种信号处理结合深度神经网络的故障诊断方法。首先,采用变分模态分解(VMD)法提取主轴承振动数据中的特征数据;然后为了确定VMD... 针对滚动轴承早期故障信号较弱及特征数据提取效果差,导致故障诊断准确率低以及故障诊断效率低的问题,提出一种信号处理结合深度神经网络的故障诊断方法。首先,采用变分模态分解(VMD)法提取主轴承振动数据中的特征数据;然后为了确定VMD算法中最佳的模态分量个数K及惩罚参数α,增强特征提取的效果,将最小排列熵作为适应度函数,采用全局优化能力强的正弦混沌自适应鲸鱼优化算法(CAWOA)进行参数的确定,得到最优模态分量;接着,根据最优模态分量构造特征向量,将特征向量作为CNN-BiLSTM网络的输入,实现故障的分类。最后,根据实验平台采集的数据进行实验分析。结果表明,优化VMD-CNN-BiLSTM轴承故障诊断模型相较于其他故障诊断模型,在准确率以及实时性上均有明显提升。 展开更多
关键词 变分模态分解(VMD) 卷积神经网络(CNN) 双向长短期记忆(BiLSTM) 滚动轴承 智能故障诊断 特征数据提取 正弦混沌自适应鲸鱼优化算法
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基于改进BA-PNN的智能变电站二次设备故障定位方法 被引量:15
8
作者 曹海欧 吴迪 +3 位作者 薛飞 王义波 孙弘毅 杨金龙 《智慧电力》 北大核心 2024年第4期32-39,共8页
针对概率神经网络(PNN)在二次设备故障定位中训练规模较大、容易受到平滑因子干扰的问题,提出了一种基于改进蝙蝠算法优化概率神经网络(BA-PNN)的智能变电站二次设备故障定位方法。首先,在PNN的求和层中采用拉普拉斯分布代替高斯分布,并... 针对概率神经网络(PNN)在二次设备故障定位中训练规模较大、容易受到平滑因子干扰的问题,提出了一种基于改进蝙蝠算法优化概率神经网络(BA-PNN)的智能变电站二次设备故障定位方法。首先,在PNN的求和层中采用拉普拉斯分布代替高斯分布,并用BA算法来获得最优平滑因子,进而提出一种改进蝙蝠算法优化概率神经网络方法;其次,基于智能变电站中二次设备的特征分析,选择故障特征量并对其映射,建立了基于BAPNN的智能变电站二次设备故障定位模型;最后,以某智能变电站故障定位为例,对BA-PNN神经网络进行样本训练,实现对故障元件的精确定位。仿真表明,该方法缩小了神经网络的训练规模,提升了神经网络的计算性能,增强了故障定位的准确性。 展开更多
关键词 改进蝙蝠算法优化概率神经网络 二次系统 智能变电站 故障定位
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结合遗传算法的人工神经网络在电力变压器故障诊断中的应用 被引量:77
9
作者 徐文 王大忠 +1 位作者 周泽存 陈珩 《中国电机工程学报》 EI CSCD 北大核心 1997年第2期109-112,共4页
人工神经网络在电力变压器故障诊断中有广泛的应用。常用的反向传播界法存在着容易陷入局部极小点、对初值要求高的缺声、,给故障诊断带来不便。本文提出采用遗传算法优化人工神经网络结构的初仅,将遗传算法与人工神经网络结合起来.... 人工神经网络在电力变压器故障诊断中有广泛的应用。常用的反向传播界法存在着容易陷入局部极小点、对初值要求高的缺声、,给故障诊断带来不便。本文提出采用遗传算法优化人工神经网络结构的初仅,将遗传算法与人工神经网络结合起来.迅速得到最佳人工种经网络权值矩阵与阈值向量,实现故障诊断。 展开更多
关键词 遗传算法 人工神经网络 故障诊断 电力变压器
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基于神经网络的智能诊断 被引量:61
10
作者 虞和济 陈长征 张省 《振动工程学报》 EI CSCD 2000年第2期202-209,共8页
人工智能与诊断理论的结合形成了智能诊断 ,早期发展的模拟人脑思维推理的、基于知识的专家系统以串行运行的格式进入设备诊断领域 ,形成了基于知识的诊断推理专家系统 ,国内外已有许多成熟的商品化软件系统。近几年新发展起来的人工智... 人工智能与诊断理论的结合形成了智能诊断 ,早期发展的模拟人脑思维推理的、基于知识的专家系统以串行运行的格式进入设备诊断领域 ,形成了基于知识的诊断推理专家系统 ,国内外已有许多成熟的商品化软件系统。近几年新发展起来的人工智能的一个分支——人工神经网络模仿人脑物理结构以其强大的并行运算和联想能力非常适合于设备诊断中的状态识别 ,本单位研制的通用型神经网络智能诊断系统 ,已达到商品化水平 。 展开更多
关键词 神经网络 故障诊断 人工智能 智能诊断
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基于面向元件神经网络与模糊积分融合技术的电网故障智能诊断 被引量:34
11
作者 郭创新 游家训 +3 位作者 彭明伟 唐跃中 刘毅 陈济 《电工技术学报》 EI CSCD 北大核心 2010年第9期183-190,共8页
该文提出了基于面向元件神经网络与模糊积分信息融合技术的电网故障诊断方法,首先针对单个线路、母线、变压器设备分别建立面向元件的神经网络模型,以面向元件神经网络作初步诊断,在初级诊断的基础上,结合电网拓扑关系,应用模糊积分信... 该文提出了基于面向元件神经网络与模糊积分信息融合技术的电网故障诊断方法,首先针对单个线路、母线、变压器设备分别建立面向元件的神经网络模型,以面向元件神经网络作初步诊断,在初级诊断的基础上,结合电网拓扑关系,应用模糊积分信息融合技术进行综合诊断。最后通过算例测试验证了其有效性。该方法克服了获取训练样本和适应拓扑变化的问题,提高了诊断准确率,对电网复杂故障有较好的诊断能力。 展开更多
关键词 电力系统 故障诊断 面向元件神经网络 综合诊断 模糊积分 信息融合
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粗糙集-神经网络故障诊断方法研究 被引量:23
12
作者 郝丽娜 王伟 +1 位作者 吴光宇 王宛山 《东北大学学报(自然科学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2003年第3期252-255,共4页
从人工神经网络故障诊断模型的特点出发 ,利用粗糙集理论解决该模型应用中的主要问题 ,包括进行训练样本质量研究 ,定义相关概念 ,给出故障特征提取算法等 ,提出了粗糙集 神经网络智能混合系统模型 ,分析了该模型的实现步骤 ,结合具体... 从人工神经网络故障诊断模型的特点出发 ,利用粗糙集理论解决该模型应用中的主要问题 ,包括进行训练样本质量研究 ,定义相关概念 ,给出故障特征提取算法等 ,提出了粗糙集 神经网络智能混合系统模型 ,分析了该模型的实现步骤 ,结合具体实例验证了上述理论的正确性·利用SAS软件进行了数值仿真·结果表明 ,提出的理论较好地解决了神经网络结构、训练样本的大小、样本质量等对人工神经网络的精度及泛化能力有直接影响的问题 ,减少了训练所需的计算量和时间 ,提高了模型的正确率· 展开更多
关键词 粗糙集 人工神经网络 故障诊断 训练样本质量 智能混合系统
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基于参数辨识的光伏组件故障诊断模型 被引量:28
13
作者 韩伟 王宏华 +3 位作者 王成亮 陈凌 张经炜 孙蓉 《电网技术》 EI CSCD 北大核心 2015年第5期1198-1204,共7页
为了对光伏组件运行状况进行准确判断,提出了一种基于参数辨识的组件故障诊断模型。分析了任意工况下的光伏组件输出特性曲线,借助于改进人工鱼群算法对数学模型中各参数进行了辨识。通过分析各模型参数随光照和温度的变化关系来获取多... 为了对光伏组件运行状况进行准确判断,提出了一种基于参数辨识的组件故障诊断模型。分析了任意工况下的光伏组件输出特性曲线,借助于改进人工鱼群算法对数学模型中各参数进行了辨识。通过分析各模型参数随光照和温度的变化关系来获取多组工况下的模型参数值,结合光伏组件各种故障数据建立了以光生电流、二极管反向饱和电流、二极管理想品质因素和等效串并联电阻为输入层向量,以组件正常、组件短路、等效串联电阻异常老化和等效并联电阻异常老化为输出层向量的径向基函数(radical basis function,RBF)神经网络故障诊断仿真模型,仿真结果验证了上述光伏组件故障规律的正确性。搭建了基于可编程电子负载的光伏组件户外实验平台,进行了组件故障诊断的实验研究,实验结果验证了所提方法的有效性和准确性。 展开更多
关键词 光伏组件 参数辨识 故障诊断 改进人工鱼群算法 RBF神经网络
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人工神经网络和机械故障诊断 被引量:47
14
作者 吴蒙 贡璧 何振亚 《振动工程学报》 EI CSCD 1993年第2期153-163,共11页
智能化诊断是现代故障诊断技术发展的主要趋势,人工神经网络技术的出现为这种智能化提供了一个全新的途径。本文首先简单介绍了人工神经网络的基本性能及几个重要模型,着重探讨了人工神经网络技术在机械故障诊断领域中预测与控制、工况... 智能化诊断是现代故障诊断技术发展的主要趋势,人工神经网络技术的出现为这种智能化提供了一个全新的途径。本文首先简单介绍了人工神经网络的基本性能及几个重要模型,着重探讨了人工神经网络技术在机械故障诊断领域中预测与控制、工况监测与故障分类诊断、模糊诊断和基于专家系统的故障诊断等几个主要方面的应用,指出人工神经网络技术与现有的信号处理、模式识别、模糊逻辑、专家系统等技术相结合,以解决故障信号分析与处理、故障模式识别以及故障论域专家知识的组织和推理等问题,必将加快智能化诊断发展的进程。可以预料:基于人工神经网络的故障诊断技术将具有广阔的发展与应用前景,并且随着VLsI 技术的发展,这一新技术必将广泛地应用于各种诊断实例。最后讨论了进一步值得研究的方向。 展开更多
关键词 神经网络 人工智能 故障诊断 机械故障
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基于BP神经网络的水轮机调速系统故障诊断 被引量:11
15
作者 余晓晖 杜林 +2 位作者 陈明英 蔡虹 廖瑞金 《重庆大学学报(自然科学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2001年第6期71-74,共4页
调速系统在发电机及电力系统中有着举足轻重的地位 ,能迅速地找出调速系统故障并及时地排除故障 ,对电力系统的安全运行具有重大意义。文中通过对葛洲坝水力发电厂二江电厂调速系统大量故障现象、故障原因、故障样本的收集、分析和整理 ... 调速系统在发电机及电力系统中有着举足轻重的地位 ,能迅速地找出调速系统故障并及时地排除故障 ,对电力系统的安全运行具有重大意义。文中通过对葛洲坝水力发电厂二江电厂调速系统大量故障现象、故障原因、故障样本的收集、分析和整理 ,利用BP神经网络建立了水轮发电机调速系统智能诊断模型。该网络采用了三层结构、17个输入量、13个输出量的故障诊断系统 ,较完善地反映了调速系统的故障类型。经故障诊断实例检验 ,该系统诊断结果正确 ,有良好的实用价值。 展开更多
关键词 调速系统 故障诊断 神经网络 水轮机 电力系统 同步发电机
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人工智能技术在输电网络故障诊断中的应用述评 被引量:74
16
作者 毕天姝 倪以信 杨奇逊 《电力系统自动化》 EI CSCD 北大核心 2000年第2期11-16,共6页
简要介绍了相关的人工智能技术 ,如专家系统 ( expert system) ,人工神经网络 ( artificialneural network) ,模糊理论 ( fuzzy theory) ,遗传算法 ( genetic algorithms)及 Petri网络 ( Petri net)等的基本概念 ,并在此基础上对文献中... 简要介绍了相关的人工智能技术 ,如专家系统 ( expert system) ,人工神经网络 ( artificialneural network) ,模糊理论 ( fuzzy theory) ,遗传算法 ( genetic algorithms)及 Petri网络 ( Petri net)等的基本概念 ,并在此基础上对文献中提出的相应的输电网络故障诊断方法进行述评 ,分析它们在输电网络故障诊断中应用的特点以及存在的主要问题 。 展开更多
关键词 输电网络 故障诊断 电力系统 人工智能
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结构智能健康诊断的理论与方法 被引量:67
17
作者 董聪 范立础 陈肇元 《中国铁道科学》 EI CAS CSCD 北大核心 2002年第1期11-24,共14页
对近 2 0年来国际上在基于动力学参数的结构健康诊断方面的成就与问题进行了系统的回顾和总结 ,扩展了目前流行的一些结构健康诊断方法 ,建立了一系列新的结构健康诊断公式。从中发现 :①结构的总体刚度矩阵 [K],模态特征值λj 和模态振... 对近 2 0年来国际上在基于动力学参数的结构健康诊断方面的成就与问题进行了系统的回顾和总结 ,扩展了目前流行的一些结构健康诊断方法 ,建立了一系列新的结构健康诊断公式。从中发现 :①结构的总体刚度矩阵 [K],模态特征值λj 和模态振型 [Φ]j 之间存在以下关系δλj=[Φ]Tj [δK][Φ]j 和δλj≤ 0。②对于损伤结构 ,[δΦ]=0和 {δλ}=0同时发生的情况一定不存在。也就是说 ,结构损伤必然会在结构的内禀动力特征 {Φ ,λ}上得到完整的反映。这一发现回答了人们长期以来的一项争论 ,即结构的内禀动力特征 {Φ ,λ}是否足以作为结构损伤识别和定位的充分条件 ,答案是肯定的。③通常应变类结构动力学参数比位移类结构动力学参数对结构损伤更敏感。④利用多层前向人工神经网络的自组织学习功能和广义遗传算法的全局优化功能 ,设计一个基于广义遗传算法和人工神经网络的混合型结构智能健康诊断演化系统是可行的 ,且该系统的知识库可实现自主进化。 展开更多
关键词 智能健康诊断 损伤识别 定位 在线风险预警 广义遗传算法 人工神经网络 结构体系 动力学参数
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电力电子电路故障的遗传进化神经网络诊断 被引量:15
18
作者 蔡金锭 涂娟 王少芳 《高电压技术》 EI CAS CSCD 北大核心 2004年第9期3-5,共3页
介绍了一种诊断电力电子电路故障的基于改进遗传进化的神经网络混合算法 ,论述了该算法的理论和运算操作步骤后将其用于电力电子三相整流电路的故障诊断。仿真实验证明该法可诊断电力电子三相整流电路故障 ,且收敛速度快 ,诊断准确度高 。
关键词 诊断 故障 验证 操作步骤 准确度 改进 混合算法 神经网络 遗传进化 三相整流电路
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改进BP网络在旋转机械故障诊断中的应用 被引量:17
19
作者 杨建刚 戴德成 +1 位作者 高亹 曹祖庆 《振动工程学报》 EI CSCD 1995年第4期342-350,共9页
BP神经网络在旋转机械故障诊断中得到了广泛应用,但是实践中发现,BP网络的联想能力有限,特别是对于多故障情况。本文对此进行了改进,提出了一种新型BP网络模型。新模型增加了输入、输出层间的部分连接,大大提高了BP网络的... BP神经网络在旋转机械故障诊断中得到了广泛应用,但是实践中发现,BP网络的联想能力有限,特别是对于多故障情况。本文对此进行了改进,提出了一种新型BP网络模型。新模型增加了输入、输出层间的部分连接,大大提高了BP网络的联想能力,特别适用于象旋转机械这类复杂系统的故障诊断。 展开更多
关键词 故障诊断 学习系统 神经网络 旋转机械
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用于建模、优化、故障诊断的数据挖掘技术 被引量:15
20
作者 杨杰 叶晨洲 +1 位作者 黄欣 陈念贻 《计算机集成制造系统-CIMS》 EI CSCD 2000年第5期72-76,81,共6页
建模、优化、故障诊断是流程工业CIMS技术中的关键技术。传统的建模、优化、故障诊断方法依赖于数学模型仿真或专家经验规则 ,对于强非线性和非高斯分布噪声的对象存在着知识获取瓶颈。而数据挖掘技术综合运用机器学习、计算智能 (人工... 建模、优化、故障诊断是流程工业CIMS技术中的关键技术。传统的建模、优化、故障诊断方法依赖于数学模型仿真或专家经验规则 ,对于强非线性和非高斯分布噪声的对象存在着知识获取瓶颈。而数据挖掘技术综合运用机器学习、计算智能 (人工神经网、遗传算法 )、模式识别、数理统计等技术 ,从大量数据中挖掘和发现有价值和隐含的知识。本文进一步研究了建模、优化、故障诊断的数据挖掘系统 ,以及规则挖掘、参变量优化、故障诊断建模的算法。 展开更多
关键词 数据挖掘 故障诊断 CIMS 建模 优化
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