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公开(公告)号：CN115421073B
公开(公告)日：2024-08-16
申请号：CN202211041058.1
申请日：2022-08-29
Applicant: 吉林大学
Abstract: 本发明属于信息融合技术领域，涉及一种归一化曲线伪证据识别方法，以数控车床机械故障诊断为例进行阐述，具体包括下述步骤：1、构建基本信任分配函数；2、伪证据的识别。本发明一种归一化曲线伪证据识别方法，该方法归一化证据和目标状态之间的距离，通过曲线将伪证据凸显出来，识别伪证据。数据处理直观，过程操作简单，可视化结果方便判别伪证据。
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公开(公告)号：CN112906250B
公开(公告)日：2022-05-31
申请号：CN202110380488.5
申请日：2021-04-09
Applicant: 吉林大学
IPC: G06F30/20 , G06F16/245 , G06F16/28 , G06N3/12
Abstract: 本发明属于复杂系统模块分类技术领域，涉及一种复杂系统模块分类方法，包括下述步骤：1、采集复杂系统现场故障数据；2、将复杂系统划分为N个单元，确定各单元的故障分布函数；3、对各单元故障相关性分析及计算；4、计算各单元故障的综合关联强度，建立单元间故障关联矩阵；5、关联矩阵变换，求强连通集合，得到初始聚类模块；6、建立模块分类量化数学模型，构建目标函数；7、使用分组遗传算法对目标函数进行优化，得到最佳模块划分。本发明复杂系统模块分类方法使用Copula函数量化故障关联单元之间的关联强弱，避免了人为因素造成的结果不准确，提高了故障关联单元关联强度的精确程度，使用聚合度耦合度作为量化指标，对模块内部以及模块之间的关系进行分析，通过构建目标函数并使用遗传算法优化，得到的最佳划分模块相对符合实际。
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公开(公告)号：CN115421073A
公开(公告)日：2022-12-02
申请号：CN202211041058.1
申请日：2022-08-29
Applicant: 吉林大学
Abstract: 本发明属于信息融合技术领域，涉及一种归一化曲线伪证据识别方法，以数控车床机械故障诊断为例进行阐述，具体包括下述步骤：1、构建基本信任分配函数；2、伪证据的识别。本发明一种归一化曲线伪证据识别方法，该方法归一化证据和目标状态之间的距离，通过曲线将伪证据凸显出来，识别伪证据。数据处理直观，过程操作简单，可视化结果方便判别伪证据。
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公开(公告)号：CN112906250A
公开(公告)日：2021-06-04
申请号：CN202110380488.5
申请日：2021-04-09
Applicant: 吉林大学
IPC: G06F30/20 , G06F16/245 , G06F16/28 , G06N3/12
Abstract: 本发明属于复杂系统模块分类技术领域，涉及一种复杂系统模块分类方法，包括下述步骤：1、采集复杂系统现场故障数据；2、将复杂系统划分为N个单元，确定各单元的故障分布函数；3、对各单元故障相关性分析及计算；4、计算各单元故障的综合关联强度，建立单元间故障关联矩阵；5、关联矩阵变换，求强连通集合，得到初始聚类模块；6、建立模块分类量化数学模型，构建目标函数；7、使用分组遗传算法对目标函数进行优化，得到最佳模块划分。本发明复杂系统模块分类方法使用Copula函数量化故障关联单元之间的关联强弱，避免了人为因素造成的结果不准确，提高了故障关联单元关联强度的精确程度，使用聚合度耦合度作为量化指标，对模块内部以及模块之间的关系进行分析，通过构建目标函数并使用遗传算法优化，得到的最佳划分模块相对符合实际。
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