【摘 要】
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为了提高Tennessee-Eastman（TE）过程的故障诊断准确率,本文研究一种学习型伪度量（learning pseudo metric,LPM）代替距离度量的案例检索方法,并建立了TE过程的案例推理（case-based
【机 构】
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北京工业大学信息学部自动化学院,计算智能与智能系统北京市重点实验室,数字社区教育部工程研究中心,城市轨道交通北京实验室,拉筹佰大学计算机科学与计算机工程系
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(61374143);北京市自然科学基金项目(4152010)资助~~
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为了提高Tennessee-Eastman（TE）过程的故障诊断准确率,本文研究一种学习型伪度量（learning pseudo metric,LPM）代替距离度量的案例检索方法,并建立了TE过程的案例推理（case-based reasoning,CBR）故障诊断模型.首先建立LPM度量准则并对LPM模型进行训练,其次度量目标案例与每一个源案例的相似度,从中检索与目标案例相似的同类案例,再采用多数重用原则从同类案例中决策出目标案例的解,最后通过TE过程的运行数据对该方法的性能进行测试,并与典型的CBR和
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