在現(xiàn)實(shí)生活中,復(fù)雜概念是不容易被機(jī)器所識(shí)別的。特別是有些復(fù)雜概念即使人類(lèi)自身也是根據(jù)直覺(jué)來(lái)判斷,并且不一定能準(zhǔn)確做出準(zhǔn)確判斷。因此,AFS理論通過(guò)對(duì)人類(lèi)對(duì)復(fù)雜概念的認(rèn)識(shí)、識(shí)別和分析,以及在復(fù)雜概念下采集的樣本的相互比較和排序,期望找到復(fù)雜概念和簡(jiǎn)單概念之間的規(guī)律,并通過(guò)機(jī)器學(xué)習(xí)和識(shí)別,可以讓機(jī)器像人一樣進(jìn)行思考和判斷復(fù)雜概念,進(jìn)而在某些場(chǎng)合可以代替人做識(shí)別和判斷。因?yàn)閿?shù)據(jù)量的巨大以及故障之間關(guān)系的復(fù)雜,使得復(fù)雜故障的診斷和識(shí)別非常困難。因此,機(jī)器學(xué)習(xí)等人工智能方法的引入,可以大大減輕人類(lèi)自身的工作量和工作難度。在[1]中已經(jīng)就AFS理論在復(fù)雜故障診斷中的應(yīng)用進(jìn)行了討論。本文在AFS理論的基礎(chǔ)上,將復(fù)雜概念分解引入復(fù)雜故障診斷中。AFS(Axiomatic Fuzzy Set)理論[2]是一種新的模糊數(shù)學(xué)的分析方法。在AFS理論中,關(guān)于集合和格理論的方法是近代數(shù)學(xué)常用的分析問(wèn)題的方法之一�？梢愿鶕�(jù)數(shù)據(jù)的屬性和相互關(guān)系,建立起一套機(jī)器學(xué)習(xí)和人工智能的方法,并廣泛應(yīng)用于模式識(shí)別,故障診斷和機(jī)器學(xué)習(xí)中。本文在AFS理論的基礎(chǔ)上,通過(guò)探討格理論,布爾矩陣和二元關(guān)系以及相關(guān)聯(lián)系,得到一種將復(fù)雜概念... 

【文章來(lái)源】：大連理工大學(xué)遼寧省 211工程院校 985工程院校 教育部直屬院校

【文章頁(yè)數(shù)】：65 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
Abstract
引言
1 人工智能和故障診斷
    1.1 人工智能簡(jiǎn)介
    1.2 故障診斷
2 集合，關(guān)系和映射
3 格理論
    3.1 格
    3.2 分配格
4 概念分解算法
    4.1 布爾矩陣和二元關(guān)系
    4.2 簡(jiǎn)單概念和復(fù)雜概念
    4.3 分解算法
5 在復(fù)雜故障診斷中的應(yīng)用
    5.1 復(fù)雜概念分解
    5.2 復(fù)雜故障診斷
結(jié)論
參考文獻(xiàn)
附錄A 船用柴油機(jī)故障診斷表
攻讀碩士學(xué)位期間發(fā)表學(xué)術(shù)論文情況
致謝


【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]AFS結(jié)構(gòu)分解算法及其在復(fù)雜系統(tǒng)故障診斷中的應(yīng)用[J]. 王毅兵,張強(qiáng),劉曉東.  模糊系統(tǒng)與數(shù)學(xué). 2005(03)
[2]基于人工智能方法的復(fù)雜過(guò)程故障診斷技術(shù)[J]. 桂衛(wèi)華,劉曉穎.  控制工程. 2002(04)



本文編號(hào)：2942478