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文檔簡介
1、在現(xiàn)實(shí)生活中,復(fù)雜概念是不容易被機(jī)器所識別的。特別是有些復(fù)雜概念即使人類自身也是根據(jù)直覺來判斷,并且不一定能準(zhǔn)確做出準(zhǔn)確判斷。因此,AFS理論通過對人類對復(fù)雜概念的認(rèn)識、識別和分析,以及在復(fù)雜概念下采集的樣本的相互比較和排序,期望找到復(fù)雜概念和簡單概念之間的規(guī)律,并通過機(jī)器學(xué)習(xí)和識別,可以讓機(jī)器像人一樣進(jìn)行思考和判斷復(fù)雜概念,進(jìn)而在某些場合可以代替人做識別和判斷。因?yàn)閿?shù)據(jù)量的巨大以及故障之間關(guān)系的復(fù)雜,使得復(fù)雜故障的診斷和識別非常困難。
2、因此,機(jī)器學(xué)習(xí)等人工智能方法的引入,可以大大減輕人類自身的工作量和工作難度。
本文在AFS理論的基礎(chǔ)上,將復(fù)雜概念分解引入復(fù)雜故障診斷中。AFS理論是一種新的模糊數(shù)學(xué)的分析方法。在AFS理論中,關(guān)于集合和格理論的方法是近代數(shù)學(xué)常用的分析問題的方法之一??梢愿鶕?jù)數(shù)據(jù)的屬性和相互關(guān)系,建立起一套機(jī)器學(xué)習(xí)和人工智能的方法,并廣泛應(yīng)用于模式識別,故障診斷和機(jī)器學(xué)習(xí)中。本文在AFS理論的基礎(chǔ)上,通過探討格理論,布爾矩陣和二元關(guān)系以及
3、相關(guān)聯(lián)系,得到一種將復(fù)雜概念分解成簡單概念的算法。并將復(fù)雜概念的分解方法應(yīng)用到復(fù)雜故障診斷中,其方法容易理解,易于解釋,實(shí)現(xiàn)起來比較方便,因此具有很強(qiáng)的實(shí)際操作性,有望更廣泛地應(yīng)用于機(jī)器學(xué)習(xí)和識別。概念分解的局限性在于,根據(jù)人的直覺,可以把樣本排序并分解成簡單概念。因?yàn)楹芏喔拍钍嵌嘧兊?,不同的人?huì)有不同的結(jié)論。因此得到的簡單概念并不一定是一致的。需要找到許多共通的規(guī)律并讓機(jī)器識別,并且可以通過這些有共通性的簡單概念的組合去讓機(jī)器識別不同
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