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：本文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。在算法中，在形状空间中讨论了修剪阈值与错过诊断的速率之间的关系。另外，描述了故障模式边界，故障模式包含关系，观察指标和用于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可以识别未知和未经训练的故障模式，同时保持误诊率和错过诊断率低。

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

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会议组织
原文格式 PDF
正文语种
中图分类信息与传播理论;
关键词
Neighborhood rough set; artificial immune network; fault diagnosis; the pruning threshold adjustment;

机译：邻居粗糙集;人工免疫网络;故障诊断;修剪阈值调整;

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