基于案例推理的裝備車輛故障診斷系統(tǒng).pdf

1、基于案例的推理(CBR)是近年來人工智能領(lǐng)域中新興起的一種推理方法，將該方法應(yīng)用于故障診斷領(lǐng)域，為故障診斷提供了一條新途徑。論文以裝備車輛故障診斷為應(yīng)用背景，結(jié)合相關(guān)人工智能技術(shù)，以案例推理和規(guī)則推理為主要診斷技術(shù)，研究并設(shè)計了一個裝備車輛故障診斷系統(tǒng)原型，以實現(xiàn)對裝備車輛故障的智能診斷。 對基于案例推理方法的主要技術(shù)進(jìn)行了深入研究，如案例表示、案例組織和索引、案例檢索、案例調(diào)整等，分析了基于案例推理方法的優(yōu)缺點，提出了一種融合

2、案例和規(guī)則的集成推理機(jī)制，給出了融合推理機(jī)制的設(shè)計方案和實現(xiàn)策略，建立了一個混合故障診斷模型。在分析裝備車輛故障知識的基礎(chǔ)上，依據(jù)裝備車輛故障的特點，按照故障發(fā)生的不同系統(tǒng)對故障進(jìn)行分類建立案例庫，采用聚類分析的方法為案例建立索引，從而將整個案例庫組織成層次的多級索引結(jié)構(gòu)，不僅降低了案例表示和組織的難度，而且大大提高大型案例庫的檢索效率，并給出了基于關(guān)系數(shù)據(jù)庫的知識庫組織形式。研究和分析了案例推理中常用的檢索策略，提出了基于TOPSIS