基于数据挖掘的人力资源故障诊断技术

为了提高人力资源管理中的故障诊断效果,文章将数据挖掘的原理和方法与人工智能的原理和方法相结合,构造了人力资源智能故障诊断系统的总体结构模型,设计了交叉决策树和多交叉决策树相结合的数据开采方法,将数据挖掘与人工智能的专家系统有机地结合起来,有效地解决了知识自动获取的问题。     

太阳能光伏发电智能诊断系统研究综述

随着计算机技术和人工智能的迅速发展,将人工智能的理论和方法用于故障诊断,太阳能光伏发电智能诊断研究成为了一个新的方向.本文介绍了智能诊断的几种方法,并且结合这些方法给出了太阳能光伏发电设备的智能诊断方案,具有一定的理论研究意义和工程实用价值.     

浅谈汽车故障诊断理论及方法

随着计算机技术和人工智能的发展,新的汽车故障诊断分析理论和方法不断涌现。本文对常用的汽车故障诊断分析理论及方法做了较详细的介绍。     

模拟电路故障诊断方法浅析

叙述了模拟电路故障的特点及模拟电路故障诊断的传统方法和发展现状,着重分析了新近发展起来的人工智能、神经网络和小波分析在模拟电路故障诊断中的应用及前景.     

故障诊断专家系统在大气数据系统中的研究

目前对于大气数据系统的故障诊断主要依靠人工判断的方法,由于飞机大气数据系统的设备种类比较多,测试信号复杂,单纯使用一种故障诊断方法很难达到故障诊断的目的。为此,本文的研究采用了将多种人工智能方法相结合的策略,构建了大气数据系统故障诊断专家系统,并阐述了该系统通过人工方法和BP网络的自学习进行知识获取的方法以及基于规则推理和模糊推理相结合的推理机制。     

人工智能在故障诊断中的应用

人工智能在故障诊断中的应用是现阶段故障诊断研究的主要方向,文章首先系统地概述了专家系统、人工神经网络、模糊理论三种智能故障诊断方法的原理,然后结合工作实践和研究成果,对各种智能方法在飞机故障诊断上的应用进行了初步的探讨。     

智能故障诊断标准化技术研究

传统的故障诊断专家系统中存在着不足,近些年,研究人员神经网络技术等其他人工智能引入了故障诊断领域。本文首先介绍智能故障诊断技术主要方法和应用领域,指出其面临的问题。提出智能故障诊断标准化方法,从数据、智能诊断方法、数据库等几方面阐述了智能故障诊断标准化实现过程,为该领域的技术标准化提供了新思路。     

电网故障智能诊断技术研究综述

电网故障诊断技术在国内外应用已十分广泛,随着人工智能的快速发展,基于智能方法的电网故障诊断得到前所未有的发展.本文对结合专家系统、贝叶斯网络、Petri网、多源信息融合技术、人工神经网络的电网故障诊断原理及框架进行了综述.根据实际工程的应用情况,对各种智能诊断方法的长处和不足以及各自未来的发展方向进行了详细阐释.最后以智能电网建设为背景,大数据为依托,利用智能电网故障诊断技术解决所面临的实际问题,并对电网故障诊断技术的未来发展趋势进行了展望.     

专家系统在汽车故障诊断中的应用

专家系统是应用人工智能技术和计算机技术,模拟人类专家的决策过程。将专家系统应用于汽车的故障诊断,是降低诊断成本,提高诊断工作效率和准确性的有效途径。此外还阐述了各种汽车故障诊断专家系统的优缺点。     

用于故障诊断的集成型智能系统

故障诊断是人工智能的一个重要研究内容．分析了现有故障诊断方法（基于规则、基于模型、基于人工神经网、基于案例）的各自特点和局限性．提出了集成现有故障诊断方法（规则、模型、人工神经网、案例）的故障诊断系统及其系统结构．从知识获取和表示、推理和诊断、机器学习方面,说明该新系统能结合现有故障诊断方法的互补性并克服存在的局限性,并且能提高故障诊断的智能性及效率．     

复杂电子装备智能故障诊断方法

介绍了用于复杂电子装备故障诊断的各种方法,主要讨论了基于规则的、基于模型的、基于案例的和基于人工智能的诊断方法及其应用,同时对这些方法的优缺点进行了评述。最后针对已有的故障诊断方法讨论了一些要解决的问题并提出了故障诊断技术的发展趋势。     

电动机故障诊断专家系统的设计与实现

该文提出了一种应用人工智能诊断方法和面向对象的编程方法相结合,专家系统工具CLIPS与VC++所集成的电动机故障诊断专家系统,使其具有友好的人机界面和故障诊断、知识库管理的模块功能.另外通过对数据库管理和规则整理方法的研究,使其更便于用户维护,改善了故障诊断专家系统的性能和诊断功能.     

基于CBR的变压器故障诊断系统

针对变压器故障的特点,分析了以往变压器故障诊断方法的局限性.将人工智能领域中的新分支CBR(Case-Based Reasoning)技术引入到变压器故障诊断中,论述了CBR技术的系统结构和关键技术,并给出了具体的实现方法.理论分析和实践经验表明,基于CBR的变压器故障诊断系统,具有实现方式灵活、简便等特点,是一种适合变压器故障诊断的新方法.     

RBF网络在柴油机故障诊断中的应用

柴油机作为动力发电、工程机械的重要组成部分,其性能好坏直接影响到整个系统的运行。在生产过程中需要加强对柴油机开展故障诊断和监控,及时发展并解决故障,从而提高了柴油机在运行过程中的安全系数,降低安全事故发生率,减少不必要的经济损失。传统的柴油预计故障诊断与解决方式主要是润滑油方法、振动噪声方法,这些都以定期保养和后期维修为主要方法,这些诊断方式不能较早预知故障情况、成本较高、工作效率较低。随着计算机技术、信号分析处理技术、人工智能的迅速发展,柴油机故障诊断能力逐渐提升,以非线性并行分布处理为主的神经网络成为了当前广泛运用于柴油机故障诊断的主要方法。     

人工智能及其在输配电网络故障诊断中的应用

介绍了人工智能技术———专家系统、人工神经网络、模糊理论、遗传算法的理论及其在电力系统的输配电网络故障诊断中的应用,分析了各种方法的优缺点,并指出今后发展的主要方向是综合智能.     

基于C/S模式的航空维修综合决策系统研究

自动故障诊断模块设计是综合决策系统的重点也是难点。为实现航空维修现状的改观，本文从人工智能技术的应用、原理、方法和思想上得到启发，采用专家系统进行自动故障诊断，为了实现系统的高可靠性，又设计远程人工故障诊断模块来弥补不足。     

基于CBR的工程车辆故障诊断系统

针对工程车辆故障的特点，分析了以往工程车辆故障诊断方法的局限性。将人工智能领域中的新分支CBR(Case-Based Reasoning)技术引入到工程车辆故障诊断中，论述了CBR技术的系统结构和关键技术，并给出了具体的实现方法。理论分析和实践经验表明，基于CBR系统可以解决基于规则的专家系统在某些方面的缺陷，具有实现方式灵活、简便、自学习能力强等特点，是一种适合工程车辆故障诊断的新方法。     

基于粗糙集-RBF的配电网故障诊断系统研究

为了改进人工智能方法在配电网故障诊断系统中的应用,给出了基于粗糙集理论的RBF神经网络的模型结构,然后利用训练好的神经网络对配电网进行故障诊断.采用VC++语言开发工具,调用Matlab神经网络工具箱建立了一个简化的故障诊断系统,并通过配电网实例验证了方法的正确性.实践证明该系统不但提高了配电网故障诊断的容错性,使故障诊断变得更加准确有效,而且减少了神经网络样本数据,大大减少了故障诊断过程的时间.     

信号设备故障诊断专家系统知识库的设计与实现

针对我国铁路信号设备故障的特点,基于诊断和专家系统的理论与方法,对铁路车站信号设备故障诊断专家系统的知识库进行设计分析。通过对铁路车站信号设备的常见故障进行具体分析,详尽地阐述了知识库的构造,为通过人工智能方法建立和开发我国铁路信号故障诊断专家系统提供重要依据。     

计算机故障诊断专家系统的研究

利用专家知识及人工智能原理，探讨了计算机故障诊断专家系统的知识库的建立、推理机及程序的设计方法