可用于诊断产生的计算碰集的新方法

提出一种利用与元素相关联的冲突集个数计算碰集的新方法, 并结合带有终止节点的集合枚举树SE tree形式化地表达计算过程, 逐步生成所有的极小碰集. 由于在SE tree中添加了终止节点, 因而能够较大提高搜索效率. 实验结果表明, 该算法程序容易编制, 且效率较好, 对于复杂的被诊断对象系统可以满足实时性.     

基于模型诊断的研究与新进展

综述基于模型诊断的基本任务、诊断过程、研究现状及主要研究领域 .通过与传统诊断方法的比较指出基于模型诊断方法的研究意义 .列举一些最近出现的有代表性的诊断系统 ,并指出有待解决的问题 .     

基于模型诊断的应用

介绍了人工智能领域的一个分支——基于模型的诊断以及基于一致性诊断的基本概念,总结了基于模型诊断的优点和有待改进的地方。     

基于模型诊断的贝叶斯解释及应用

在基于模型诊断的基础上，建立了贝叶斯模型．该模型首先假设系统的所有状态都是可能发生的，并对系统中的各个元件设定一个先验概率．当系统的观测与预期不符合时，利用最小冲突集的概念得到系统可能的状态．之后根据各个系统状态的对应概率计算出元件发生故障的后验概率，该后验概率本质上是一个边缘概率分布，它在数值上表示了元件发生故障的可能性，确定了故障查找顺序．用一个数字故障电路的实例验证了该方法的有效性，井对其存在的问题进行了讨论．     

基于数组的频繁项目集的挖掘算法

挖掘关联规则是数据挖掘研究的一个重要方面．然而，目前提出的算法仍存在一些问题，如复杂的数据结构、大量的候选频繁项目集生成等等．本文提出使用了一种简单的数据结构——数组，并提出了基于数组的一种新的频繁项目集的挖掘算法．     

基于ENV诊断模型的建立

基于模型的诊断方法的重要步骤之一是冲突集识别，把若干个部件组成一个相对独立的系统，该系统中的部件全部正常工作时可得到一个确定的观测，则称此相对独立的系统为一个环境（ENV），直接对环境模型进行冲突识别，可以快速判断出冲突集，该模型可用于一般的诊断的冲突识别，增加探测的导出冲突集的识别和部件替换维修后冲突的识别。     

基于模糊最小集的试卷诊断模型

利用模糊最小集方法，提出了一种考试试卷诊断模型。该模型首先确定诊断参数向量对应症状的最大可能分布，再由界限值决定症状集；最后利用诊断逻辑识别。     

基于模糊最小集的试卷诊断模型

利用模糊最小集方法 ,提出了一种考试试卷诊断模型 .该模型首先确定诊断参数向量对应症状的最大可能分布 ,再由界限值决定症状集 ;最后利用诊断逻辑识别 .     

基于模型的局域网诊断系统

基于模型诊断的HS—DAG算法，提出一个网络通信模型的诊断系统，当局域网出现故障时，能够根据观察结果判断故障出现的位置，不会因为剪枝而丢掉部分最小碰集，提高了故障诊断效率。     

求极小碰集的遗传算法

采用改进的遗传算法求解极小碰集问题。在标准遗传算法的基础上,引入了精英策略以提高算法的搜索效率;在进化过程中加入了极小化操作,使得得到的结果都是极小碰集。同时通过实例,验证了极小化操作的有效性。最后,将此算法与其他求极小碰集的算法进行了比较。     

A method of combining SE-tree to compute all minimal hitting sets

In model-based diagnosis, the candidate diagnostic results are generally characterized by all minimal hitting sets for the collection of all conflict sets. In this paper, a new method is proposed to judge a hitting set by the number of conflict sets corresponding to components, and the computing procedure is formalized by combining revised SE-tree (set enumeration tree) with closed nodes to generate all minimal hitting sets. Results show that because closed nodes are added into SE-tree, the search efficiency is highly improved. Furthermore, the proposed method is easy to be understood and implemented. Compared with other effective algorithms with completeness in some experimental tests, the diagnosis efficiency of our proposed method is higher, particularly for single- and double-fault diagnosis.     

基于组件逻辑结构关系的故障诊断方法

提出一种利用组件逻辑结构关系直接求解所有最小诊断的方法。该方法将系统的最小诊断求解分解为离线建立规则和在线确定诊断两个步骤,方法的本质属于溯因诊断。以Poly-box系统为例验证了方法的正确性,同时对方法的诊断解的完备性、可采纳性、重用性进行了分析说明。针对方法中的规则建立效率低下的问题,提出了两点改进措施,并仍以Poly-box系统为例进行了对比验证,结果表明,改进的方法提升了诊断规则的建立效率。     

Kernel model-based diagnosis

The methods for computing the kemel consistency-based diagnoses and the kernel abductive diagnoses are only suited for the situation where part of the fault behavioral modes of the components are known. The characterization of the kernel model-based diagnosis based on the general causal theory is proposed, which can break through the limitation of the above methods when all behavioral modes of each component are known. Using this method, when observation subsets deduced logically are respectively assigned to the empty or the whole observation set, the kernel consistency-based diagnoses and the kernel abductive diagnoses can deal with all situations. The direct relationship between this diagnostic procedure and the prime implicants/implicates is proved, thus linking theoretical result with implementation.     

基于逻辑的一种诊断方法

基于逻辑的故障诊断方法中一个没有解决好的问题就是如何求得所有极小冲突集。讨论了如何由极小不协调子集求得极小冲突集，然后经出了求所有极小不协调子集的一种方法。对如何应用该算法求得所有的极小冲突集，给出了求诊断的一个过程，最后与相关工作进行了比较。     

概率逻辑中的命题相关性与逻辑运算

原子命题是数理逻辑研究的基本单位. 分析了原子命题的相关性与逻辑运算之间的关系. 在经典二值逻辑中,命题逻辑运算结果的真值只与参与运算的命题的真值有关,而与命题的具体内容无关;在概率逻辑中,命题逻辑运算由命题的关系决定,真值相同的不同命题,逻辑运算结果不一定相同. 定义了与经典二值逻辑相容的蕴涵联结词,克服了条件概率不能用于推理的缺点.