An Expert System for Diagnosis of Dynamometer Cards based on the Integration of Rough Sets and Neural Network

机译：基于粗糙集和神经网络集成的测力计卡诊断专家系统

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In order to increase the efficiency of diagnosis for the dynamometer cards of the pumping unit, an expert system is introduced. The structure of artificial neural network (ANN) in the expert system can be simplified by using the rough sets. Firstly, the training data of the dynamometer cards are inputted into rough sets and they are classified. Next, the classified data are fed into the feedback ANN and ANN is trained according to the data. Finally, a real dynamometer card is inputted into the expert system to get the diagnostic results. Examples show that the expert system has a higher training speed than the conventional ANN. When the training target is 0.001, it converges after training 3165 times. The correct percentage of diagnosis is 91%.

机译：为了提高泵送单元的测力计卡的诊断效率，介绍了专家系统。通过使用粗糙集可以简化专家系统中的人工神经网络（ANN）的结构。首先，将测功率卡的训练数据输入粗糙集，它们被分类为。接下来，将分类的数据馈送到反馈ANN，并且根据数据培训ANN。最后，将真实测量计卡输入到专家系统中以获得诊断结果。例如，专家系统的训练速度高于传统的ANN。当训练目标为0.001时，它会在训练3165次后收敛。正确的诊断百分比为91％。

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来源
《International conference on information technology and industrial engineering》|2010年||共5页
会议地点
作者
Hangxin Wei; Wei Wu; Liguang Zhi;
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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
中图分类信息与知识传播;
关键词
Expert system; Rough sets; Artificial neural network; Dynamometer card; Diagnosis;

机译：专家系统;粗糙集;人工神经网络;测功机卡;诊断;

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