一种基于类别不平衡数据的层次分类模型

传统的机器学习方法在处理类别不平衡数据时分类性能较低,为此提出一种基于类别不平衡数据的层次分类模型.层次分类模型采用AdaBoost方法为基准分类器,以分类器误报率和特征建立数学模型,并证明层次分类模型的参数可以计算得到.首先以层次分类树为结构建立模型,接着针对层次分类树的结构模型进行分类代价计算,得到模型的代价与每层特征之间的定量数学描述,然后将该分类代价转换为优化问题并给出优化问题的求解过程,同时给出层次分类模型的计算结果.在UCI数据集上进行大量测试,以AUC和F-Measure为评价标准,相比于现有的不平衡分类方法,层次分类模型具有更优的分类性能.     

层次分类诊断模型的面向对象实现

基于面向对象的思想，论述了诊断问题的分类层次和证据模式，提出用面向对象的框架结构表达诊断知识的模型，并给出其推理过程，以此为基础，用ＢｏｒｌａｎｄＣ＋＋语言实现了层次分类诊断模型，并将其应用于汽轮发电机组的故障诊断系统中．     

层次分类诊断模型的面向对象实现

基于面向对象的思想，论述了诊断问题的分类层次和证据模式，提出用面向对象的框架结构表达诊断知识的模型，并给出其推理过程，以此为基础，用Ｂｏｒｌａｎｄ Ｃ＾＋＋语言实现了层次分类诊断模型，并将其应用于汽轮发电机组的故障诊断系统中。     

基于层次分析模糊分类器的油气输送管道TPD信号诊断

基于油气管道第三方破坏(TPD)信号小样本特征、融合层次分析和模糊分类构建层次分析模糊分类器,采用相关分析方法建立油气输送管道TPD定位模型,并利用所建立的油气输送管道TPD诊断系统实现油气输送管道TPD信号诊断。研究结果表明:层次分析模糊分类器的油气输送管道TPD分类准确率高于91%;层次分析模糊分类器和油气输送管道TPD定位模型可实现对油气输送管道TPD信号的准确诊断。     

基于模糊综合评判的河堤滑坡分类聚类分析

文章提出了一种模糊分类的新方法,建立了典型模型,并给出了相应的求解方法.在分析因素指标集的基础上,用层次分析法赋予各因素以权重,根据模糊综合评判的实数加乘法计算综合指标值;在没有分类标准,无法建立评价集的情况下,采用聚类分析得出各个滑坡的类别,进而归类.通过在淠史杭灌区滑坡分类中的应用,结果表明该方法的合理性、客观性和实用性.     

基于GIS的层次分析法的应用

基于GIS的层次分析采用层次分析法的一般原理,针对相关复杂自然因素和社会因素的地理现象或过程,利用GIS的空间分类与空间分析功能,对研究目标的相关地学因素的隶属关系进行划分,并综合专家的意见,对地学模型进行层次分析.综合分析的步骤包括:确定研究对象及目标,确定分析所需要的数据;对数据进行分析整理,建立地学数据库;总结研究对象构成目标的相关特征,建立层次指标模型,并运用空间分析提取分析因子;由专家对因子综合评分,再运用GIS技术和数学方法进行综合分析,确定模型参数;利用建立的模型对研究区未知对象进行分析与验证.此外,针对湘东北万古地区金矿床成矿特征,综合运用层次分析法和GIS技术建立了金矿找矿模型,并时研究区进行了靶区预测.     

基于层次支持向量机的脉搏信号情感识别

针对传统支持向量机的情感识别中,随着识别情感的类别增加,支持向量机数目急剧增加,导致训练难度增大的同时占用内存空间过大,耗时过长的问题,提出了基于层次支持向量机的情感识别算法.该算法结合了二维情感模型理论,以层次支持向量机为基础,运用了小波分解等技术手段,构建了一套完整的脉搏信号情感识别方法.对于n类分类问题,传统的SVM(Support Vector Machine)分类需要n(n-1)/2个分类器,运用层次SVM分类只需要构造n-1个SVM分类器.实验结果表明,层次支持向量机模型在保证分类准确率的同时,减少了传统分类算法支持向量机的个数,分类速度提升了43.5％.     

一种生成不完备诊断模型的方法

利用在线生成模型方法解决因建模不完备而产生的系统不可诊断问题. 该方法通过离线建立的可扩展模型和确定可诊断性时得到的最大观测长度, 在线判定是否存在不完备行为; 根据在线运行的历史数据和观测时间确定不完备行为并进行分类, 重新定义诊断模型并生成诊断; 取消了完备性假设, 当系统中存在未定义行为时, 可得到诊断结果而非盲目扩展, 因此建模过程中进一步减少了设备依赖性.     

一种生成不完备诊断模型的方法

利用在线生成模型方法解决因建模不完备而产生的系统不可诊断问题. 该方法通过离线建立的可扩展模型和确定可诊断性时得到的最大观测长度, 在线判定是否存在不完备行为; 根据在线运行的历史数据和观测时间确定不完备行为并进行分类, 重新定义诊断模型并生成诊断; 取消了完备性假设, 当系统中存在未定义行为时, 可得到诊断结果而非盲目扩展, 因此建模过程中进一步减少了设备依赖性.     

基于专家系统的工程机械故障层次模型

建立故障诊断专家系统的关键问题之一是要解决知识的表达问题,即建立适合的知识模型,针对工程机械故障诊断的特点,建立了基于专家经验的故障层次分类模型,专家优先检查的结点作为专家经验结点首先被搜索,在判断规则中引入了分布式规则集和加权规则的概念：规则不存在于统一的规则库中,而是附着于各结点;对权重较高的规则进行优先判断,并利用诊断结果自动修改权值,利用面向对象程序设计（OOP）技术实现该模型,使工程机械故障诊断专家系统的诊断效率和适应性得到极大的提高。     

一种基于因果网络模型的诊断推理模型

提出一种基于因果网络的诊断推理模型.该模型用因果网络表示诊断对象的领域知识,不仅能有效地表达知识的不确定性,更重要的是解决了知识的不完备问题.该模型的推理过程分为领域相关的环境集识别和领域无关的诊断解产生两个阶段,增加了算法的柔性和通用性.     

基于多色集合的贝叶斯诊断网络构造方法研究

为了解决贝叶斯诊断网络知识表达不一致的问题，构建了故障模式和物理组件之间的映射框架，并提出了一种基于结构分解的层级式多重故障结构模型．引入多色集合理论，对这种结构模型的底层框架进行形式化描述，使得模型便于计算机表达和操作．通过对多色集合的推理矩阵进行迭代搜索实现贝叶斯诊断网络（BDN）自动生成，并给出了具体的推理步骤．以汽轮机设备为例对提出的方法进行了有效性验证，结果表明该方法有助于BDN知识表达的规范化和构造过程自动化程度的提高．     

分布式故障诊断系统中控制的组织方法

论述了诊断任务的可分性和诊断推理过程的并行性，建立了诊断任务分担模型，提出了一种基于生成树的控制组织方法．由于控制的组织是在求解过程中动态层次地建立的，从而使得平行结构型的分布式诊断系统既适用于无固定层次的诊断任务又具有层次结构型系统的优点     

福建梅花山自然保护区土壤系统分类研究

本文不福建省梅花山自然保护区３２个土壤剖面，按照传统的地理发生学分类和新兴的诊断学体系－中国土壤系统分类进行对比，通过分析确定了该区土壤在系统分类中的归属，同时对某些诊断指标提出建议。     

基于决策技术和粗糙集理论的诊断知识库构建研究

针对目前诊断推理中知识库构建存在知识获取困难,提出了一种基于粗糙集和决策理论的诊断知识库构建模型.该模型引入决策技术和粗糙集理论,对源数据进行预处理,构建决策表,通过属性约简和属性值约简获取故障诊断的最小约简属性集和诊断规则,并建立诊断规则知识库.实例证明在保持故障诊断分类结果的情况下,该方法可以提取出最能反映故障的特征知识,并能有效地解决诊断知识库构建中规则获取的知识冗余或缺失问题,显著提高故障诊断的精度和效率.     

可重组制造系统故障的可诊断和可检测性研究

文章针对可重组制造系统的运行特点和故障分类,在构造制造系统结构模型和诊断模型的基础上,利用灰关联理论结合模糊数学相关方法,通过新的诊断指标的使用,为可重组制造系统的故障诊断提供了一套新的可诊断性与可检测性分析方法;通过具体实例验证了该方法的有效性和可行性,同时提出了该方法的不足以及今后研究的重点.     

智能诊断中诊断知识的实时自学习方法

模拟人类专家诊断知识积累过程,提出一种基于模式比较和更新的诊断知识实时自学习模型,以实现智能诊断系统知识库知识的实时积累和更新。用非正态分布假设检验算法实现待确定知识故障模式与正常模式的实时比较,用样本含量估计算法作为有效模式比较所需故障样本量确定的理论依据,用实时模式更新算法实现诊断知识模式与设备的实际运行情况一致。实际测试数据分析表明该模型有利于实现新知识的积累和诊断知识贴近实际设备的实际情况。     

基于规则的专家系统诊断问题求解的一种模型

本文试图通过引进外推推理来克服基于规则的专家系统的不足,并为演绎推理和外推推理寻求一种一致的解释和理论基础.在讨论了规则的因果模型解释后,本文提出了诊断问题求解的最佳蕴含模型和基于该模型的循环生成-测试的推理方法.     

孤立性肺结节诊断模型的特征选择算法

孤立性肺结节诊断模型中未得到充分解决的一个关键问题就是如何选择合适的特征子集。为了构建一个良好的诊断预测模型,提高肺结节良恶性诊断的效率以及准确率,提出了一种基于联合互信息的混合模型特征子集选择算法。该算法综合过滤式和包裹式特征选择模型各自的优势,首先使用过滤式方法得到与诊断有高相关度的候选特征子集,然后通过包裹式方法对候选特征子集进行特征间冗余分析,最后得到最优特征子集。实验表明,该算法与基于其他互信息的过滤式、混合模型特征选择方法相比,不仅在特征子集数目上,而且在良恶性诊断的敏感性、特异性和平均分类准确率上,均具有很好的性能效果。