【摘 要】
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针对现有案例推理(CBR,case-based reasoning)中案例的检索和匹配对噪声数据和冗余数据较为敏感的问题。提出了一种核主成分分析(KPCA,kernel principal component analysis)
【机 构】
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南京航空航天大学民航学院,成都飞机工业(集团)有限责任公司,
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针对现有案例推理(CBR,case-based reasoning)中案例的检索和匹配对噪声数据和冗余数据较为敏感的问题。提出了一种核主成分分析(KPCA,kernel principal component analysis)与最近邻方法(k-NN,k-Nearest neighbor)相结合的新的案例检索与匹配方法。首先分别对待诊断数据和案例数据进行KPCA压缩,突出数据的主分量;然后,对压缩后的数据进行最近邻匹配;最后,开发出的飞机液压系统磨损综合监控专家系统,并用实际数据进行了验证。
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