【摘 要】
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针对单纯静态集的故障诊断算法存在诊断准确率低、效率差等缺点,文中提出了一种基于案例推理的动态故障集诊断算法（ CBR-DFDA）。 CBR-DFDA算法根据故障与症状依赖的不确定性,采
【机 构】
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南京航空航天大学计算机科学与技术学院
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针对单纯静态集的故障诊断算法存在诊断准确率低、效率差等缺点,文中提出了一种基于案例推理的动态故障集诊断算法（ CBR-DFDA）。 CBR-DFDA算法根据故障与症状依赖的不确定性,采用二分贝叶斯网络建立依赖模型,在故障持续时间统计的基础上修正先验故障概率；并引入动态故障集,给出了故障案例的表示、案例属性约简、案例属性权重的分配及相似算法。实验结果表明,CBR-DFDA算法可以有效地针对动态故障集中的故障,改善内存的存储空间,提高诊断效率和准确率。
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