A fault diagnosis algorithm of artificial immune network model based on neighborhood rough set theory

机译：基于邻域粗糙集理论的人工免疫网络模型故障诊断算法

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This paper proposes a fault diagnosis algorithm of artificial immune network model based on neighborhood rough set theory. In the algorithm, the relationships between pruning threshold, the rates of mis-diagnosis, and missed diagnosis are discussed in the shape space. In addition, the fault mode boundaries, the fault mode inclusion relations, an observation index and an algorithm for adaptively adjusting pruning threshold are described. The simulation experiments show that the proposed fault diagnosis algorithm can identify the unknown and untrained fault modes, while keeping misdiagnosis rate and missed diagnosis rate low.

机译：提出了一种基于邻域粗糙集理论的人工免疫网络模型故障诊断算法。在该算法中，在形状空间中讨论了修剪阈值，误诊率和漏诊率之间的关系。此外，还介绍了故障模式边界，故障模式包含关系，观测指标和自适应调整修剪阈值的算法。仿真实验表明，所提出的故障诊断算法能够识别出未知的和未经训练的故障模式，同时保持较低的误诊率和漏诊率。

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来源
《2012 6th International Conference on New Trends in Information Science, Service Science and Data Mining》|2012年|621-627|共7页
会议地点 Taipei(CT)
作者
Yonghuang Zheng; Feng Tian; Renhou Li; Qingsong Song;
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作者单位

SKLMS Lab, Xi'an Jiaotong University, China 710049c;

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会议组织
原文格式 PDF
正文语种 eng
中图分类
关键词
Neighborhood rough set; artificial immune network; fault diagnosis; the pruning threshold adjustment;

机译：邻域粗糙集；人工免疫网络；故障诊断；修剪阈值调整；;

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