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1.
层次分类诊断模型   总被引:12,自引:1,他引:11  
2.
基于特征评估和神经网络的机械故障诊断模型   总被引:11,自引:0,他引:11  
为了克服在无先验知识的情况下,人为选择时域无量纲指标作为故障敏感特征的盲目性,提出了一种基于特征评估和径向基函数(RBF)神经网络的机械故障诊断模型.该模型分别采用小波包和经验模式分解方法对原始振动信号进行分解,分别提取原始信号和各分解信号的时域无量纲指标组成联合特征,然后对联合特征进行评估,计算评估因子,并根据评估因子的大小选取敏感特征作为RBF神经网络的输入,实现对机器不同状态的自动识别.实验结果和工程应用表明,这种集成了小波包、经验模式分解、特征评估方法和RBF神经网络的机械故障诊断模型能够精细地获取故障信息,从大量的故障特征中筛选出敏感特征,因而减小了网络规模,提高了分类准确率,具有很强的鲁棒性.  相似文献
3.
企业外部环境评价与诊断的模糊层次分析   总被引:7,自引:0,他引:7  
对企业外部环境进行了系统分析,建立了企业外部环境评价的指标体系。利用模糊数学方法建立了企业外部环境综合评价与诊断模型,并在此基础上设计了企业外部环境评价与诊断的计算机支持系统。最后给出了一个实际应用案例。  相似文献
4.
基于神经网络及模糊理论建立回热系统故障诊断层次模型   总被引:6,自引:0,他引:6  
针对热力系统故障发生的模糊性,提出将模糊辨识理论和人工神经网络相结合,建立回热系统故障诊断层次模型.该模型根据回热系统以加热器为中心的特点,分层诊断,缩小了知识库,减少了计算量,并利用了神经网络“边学习、边辨识”的优点,使故障诊断迅速、准确.经仿真实验,证明了模型辨识效果良好.  相似文献
5.
设备诊断专家系统的层次诊断模型   总被引:5,自引:0,他引:5  
本文在讨论复杂机电系统故障特征之后,提出了诊断专家系统的层次诊断模型.该模型以对象系统的结构分级为基础,使用作者提出的征兆分析法、功能分析法和综合信号分析法等三种具体诊断方法,得到了分层适应诊断的层次诊断模型.最后介绍了以层次诊断模型为基础的汽车发动机诊断专家系统的概况.  相似文献
6.
基于贝叶斯网络的态势评估诊断模型   总被引:5,自引:0,他引:5       下载免费PDF全文
针对传统的水电设备诊断模型通用性差等问题,提出了基于贝叶斯网络的水电设备态势评估诊断模型.该态势评估模型根据功能分为三层结构:特征级、理解级、评估级.并将贝叶斯网络中的节点按照功能分为态势节点和事件节点,采用网络推理过程将传感器采集信息作为事件节点的证据用来更新态势节点概率,并反过来影响事件节点的概率.该诊断模型在水电设备调速系统的诊断应用中的准确率达到95.2%,证实了该模型的判决可信度.  相似文献
7.
模型故障诊断中测量点优选的一类期望熵法   总被引:4,自引:0,他引:4  
基于“第1原理”的诊断方法,给出二个极优的测量点选择方法,其时间复杂性为0,算例表明通用性好,精确性高,与de Kleer法不同,文中使用二值的结构模型,用结构信息划分候选诊断。  相似文献
8.
层次分类诊断模型的面向对象实现   总被引:3,自引:0,他引:3  
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。  相似文献
9.
钢铁企业能耗瓶颈诊断数学模型及应用   总被引:2,自引:0,他引:2  
针对钢铁厂物质流和能量流对能耗同时产生影响的问题,建立了能耗瓶颈诊断模型. 模型分别用钢比系数和工序能耗衡量物质流和能量流,其功能是将吨钢综合能耗的变化分解为钢比系数的变化和工序能耗的变化,从而将两种因素的影响相分离,寻找能耗瓶颈. 模型分析通过三步进行,分别针对总流程、区域和工序,形成了系统的分析体系. 同时,提出了贡献指数的概念,以定量地描述各个因素对吨钢综合能耗的影响大小. 利用该模型对某钢厂2001年和2007年的能耗指标进行实例分析,找出了相应的能耗瓶颈为炼铁区域和轧钢区域钢比系数的增加与炼钢区域工序能耗的上升,并提出了增加热送热装比、降低加热炉燃料消耗等节能对策.  相似文献
10.
人工神经网络技术在胰腺癌诊断中的应用   总被引:2,自引:0,他引:2  
建立6种血清肿瘤标志物人工神经网络(ANN)诊断模型,以验证其在鉴别胰腺疾病的应用价值.采用病例对照研究,用酶联免疫吸附法分别测定42例胰腺癌患者、50例胰腺炎患者及50例消化道良性疾病对照组血清的癌胚抗原(CEA)、甲胎蛋白(AFP)、癌抗原199(CA199)、癌抗原50(CA50)、癌抗原125(CA125)、癌抗原242(CA242)共6种肿瘤相关标志物指标.利用人工神经网络技术结合6种肿瘤标志物构建胰腺癌诊断模型。并将此模型应用于胰腺癌的诊断.该模型可以同时判别消化道良性疾病、胰腺炎与胰腺癌.建立基于人工神经网络的胰腺癌诊断模型,可为临床胰腺癌诊断提供有价值的参考资料,有助于提高胰腺癌的早期诊治水平.  相似文献
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