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基于设备诊断报告的诊断专家决策支持方法

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第一章 绪论

1.1 课题研究背景

1.2 国内外相关研究发展现状

1.3 课题研究主要内容

1.4 论文结构安排

第二章 设备诊断相关技术概述

2.1 设备诊断的基本原理

2.2 设备诊断相关技术分析

2.3 本章小结

第三章 基于设备诊断报告与状态的设备诊断方法

3.1 设备诊断的过程

3.2 设备诊断报告的结构与内容

3.3 基于 CBR 思想的设备诊断知识表示

3.4 基于专家系统方法的设备诊断推理机

3.5 本章小结

第四章 基于设备诊断报告分析的设备诊断算法设计

4.1 基于设备诊断报告的设备诊断知识库

4.2 基于设备诊断报告的不确定性推理

4.3 本章小结

第五章 实验结果及评估

5.1 训练数据集初始化

5.2 基于朴素贝叶斯模型的实验

5.3 实验结果评估

5.4 本章小结

第六章 总结

致谢

参考文献

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摘要

伴随着当今企业机械自动化生产技术水平的不断提高,越来越多的大型机械设备在创造企业价值的过程中正发挥着至关重要的作用。特别是在电力、水利这些与人们日常生活密切相关的行业中,这些大型设备所发挥的作用就显得更为重要。为了保证这些大型设备能够保持良好的运行状态,就需要诊断专家对其进行细致的诊断维护。当这些大型设备出现故障的时候,诊断专家总是能够凭借自己的知识和经验来找到解决方案。
  本文以记录专家知识和经验的大量诊断报告作为研究数据,运用机械学习的朴素贝叶斯方法计算并查找出与机械当前状态描述最匹配的设备诊断建议,为专家提供决策支持。基于这种新模式的分析结果将能够帮助诊断专家提高设备诊断的效率。为了能够达到这样的目标,使用了基于案例推理的理念,首先将诊断报告作为基本的案例进行分析并建立案例库,然后运用自然语言处理的方式对文本进行初始化处理,最后运用朴素贝叶斯的方法计算设备状态描述文本与诊断报告的相似性,从而得出与描述问题最匹配的设备诊断建议辅助专家决策。
  通过使用JAVA语言平台进行了算法模拟的实验,最终的输出结果很好的验证了这种基于相似性分析的方式能够得出最好的设备诊断建议。

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