基于人工智能技术的不完备信息系统智能诊断方法研究

摘要

为了提高不完备信息系统故障诊断的正确性与效率,提出一种基于粗糙集理论、蚁群优化算法和RBF神经网络相结合的故障智能诊断方法;该方法首先利用“条件组合补齐算法”对不完备的数据进行完备化处理,再利用粗糙集对条件属性进行知识约简,得到具有最大完备度的最小规则集,接着用蚁群算法优化RBF神经网络的权值,并将最小规则集用于训练RBF神经网络模型,获得故障智能诊断模型;通过实际工程数据验证故障智能诊断模型的有效性,结果表明提出的方法能有效实现系统故障的诊断.