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人工神经网络与基于案例推理结合用于故障诊断

摘要

对人工神经网络和基于案例推理(Case-Based Reasoning,CBR)的故障诊断方法进行了介绍,并提出了两者结合的方案.针对CBR方法中案例库的规模所引起的案例检索的困难,以及神经网络诊断方法的"黑箱"性,提出了利用人工神经网络对CBR系统的案例库建立索引,从而使得诊断结果更为精确、更易于解释的.通过实验结果可知,人工神经网络和CBR方法的结合有效的弥补了各自在故障诊断中的缺陷,从诊断的准确性和速度等方面都优于传统的人工神经网络方法和CBR方法.

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