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基于案例推理和粗糙集的商用飛機故障診斷研究
DOI:
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作者:
作者單位:

上海民用飛機健康監控工程技術(shù)研究中心

作者簡(jiǎn)介:

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中圖分類(lèi)號:

TP391.4

基金項目:


Research on Fault Diagnosis of Commercial Aircraft Based on Case Base Reasoning and Rough SetYan Zhenqian1, Cao Lei2,3,4, Chen Jin1
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    摘要:

    本文將采用基于案例推理和粗糙集的方法進(jìn)行國產(chǎn)商用飛機故障診斷的研究。其中,用MongoDB存儲飛機故障案例庫,通過(guò)構建中文航空詞本進(jìn)行同義詞替換減少案例描述的中文表述差異,使用粗糙集表示故障案例,粗糙集確定屬性權重結合海明距離實(shí)現案例檢索,并通過(guò)實(shí)例驗證該方法的可行性和有效性,最后是案例庫學(xué)習提高基于案例推理系統的可靠性。

    Abstract:

    This paper will use case-based reasoning and rough set methods to conduct commercial aircraft fault diagnosis research. MongoDB is used to store the aircraft fault case, and the constructed Chinese aviation wordbook is used to replace synonyms to reduce the difference in the Chinese expression of the case description. The rough set is used to represent the case, attribute weights by rough set and hamming distance are used to case retrieval, and verify the feasibility and effectiveness of the method by the instance case. Finally, case library learning improves the reliability of case-based reasoning system.

    參考文獻
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引用本文

晏震乾,曹磊,陳金.基于案例推理和粗糙集的商用飛機故障診斷研究計算機測量與控制[J].,2020,28(8):23-26.

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歷史
  • 收稿日期:2020-06-05
  • 最后修改日期:2020-06-12
  • 錄用日期:2020-06-17
  • 在線(xiàn)發(fā)布日期: 2020-08-13
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