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案例推理和关联规则在汽车故障智能诊断中的应用

作　者: 严军
导　师: 倪志伟
学　校: 合肥工业大学
专　业: 工程与项目管理
关键词: 故障诊断 基于案例推理 最近邻算法 数据挖掘 关联规则
分类号: U472
类　型: 硕士论文
年　份: 2010年
下　载: 117次
引　用: 1次
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内容摘要


本文以奇瑞汽车故障诊断为应用背景,利用故障诊断智能技术、人工智能领域中基于案例推理方法、数据挖掘中的关联规则技术,研究并开发了一个基于案例推理的汽车故障智能诊断系统,以实现对汽车故障的智能诊断。基于案例的推理(Case Based Reasoning, CBR)是故障诊断领域新兴的一种问题求解方法,它对于推动故障诊断技术的发展具有重要的意义。论文根据汽车故障诊断系统的应用需求,以基于特征的故障案例表示为基础,根据故障的特征属性将汽车故障案例进行分类,从而将整个案例库划分成了多个具有代表性的案例集。这种将故障分类索引的方法不仅降低了案例表示、组织以及构建的难度,同时也大大地提高了案例检索的效率。关联规则挖掘是数据挖掘的重要内容,它的主要目标就是发现数据库中一组对象之间某种有趣关联或相关联系。将关联规则应用于汽车故障智能诊断,对大量的故障案例进行挖掘,找出各种汽车故障类别之间的关联关系,以规则的形式体现出来,并对可能发生的故障进行预测.作为补充关联规则与案例推理相结合,共同完成故障诊断,提高了汽车故障智能诊断系统的推理诊断能力,为汽车故障诊断提出了新的解决方法。

全文目录


摘要  5-6
Abstract  6-7
致谢  7-12
第一章 绪论  12-15
  1.1 相关背景  12-14
    1.1.1 智能诊断技术  12-13
    1.1.2 基于案例推理  13
    1.1.3 关联规则  13-14
  1.2 本文组织和章节安排  14-15
第二章 智能故障诊断  15-18
  2.1 智能故障诊断的基本概念  15
    2.1.1 智能  15
    2.1.2 故障  15
    2.1.3 故障诊断  15
  2.2 智能故障诊断目的和意义  15-16
  2.3 智能故障诊断方法综述和评价  16-17
    2.3.1 基于规则的故障诊断方法  16
    2.3.2 基于案例的故障诊断方法  16-17
  2.4 智能故障诊断技术的发展趋势  17
  2.5 本章小结  17-18
第三章 案例推理  18-23
  3.1 案例推理的基本概念  18
    3.1.1 CBR 概述  18
    3.1.2 CBR 的思想起源  18
  3.2 案例推理的工作流程  18-20
  3.3 案例推理的研究热点  20
  3.4 案例推理与数据挖掘的结合  20-22
    3.4.1 案例库上数据挖掘的步骤  21
    3.4.2 案例库上数据挖掘的目标  21-22
  3.5 本章小结  22-23
第四章 数据挖掘与关联规则  23-28
  4.1 数据挖掘  23-24
    4.1.1 数据挖掘的概述  23
    4.1.2 数据挖掘的功能  23-24
    4.1.3 数据挖掘的应用  24
    4.1.4 数据挖掘在案例推理中的主要方法与技术  24
  4.2 关联规则  24-27
    4.2.1 基本概念  25-26
    4.2.2 关联规则挖掘步骤  26
    4.2.3 关联规则算法原理  26
    4.2.4 基于关联规则的汽车故障智能诊断方法  26-27
  4.3 本章小结  27-28
第五章 汽车故障智能诊断系统  28-48
  5.1 汽车故障智能诊断系统的总体设计  28-29
  5.2 数据库总体设计  29-31
  5.3 相关算法设计  31-38
    5.3.1 特征属性权重的确定  31-32
    5.3.2 归一化效用函数  32-34
    5.3.3 改进的欧氏距离算法  34-37
    5.3.4 关联规则Apriori 算法  37-38
  5.4 系统实现  38-42
    5.4.1 案例表示  38-39
    5.4.2 案例组织  39-40
    5.4.3 案例检索  40-41
    5.4.4 案例修正  41-42
    5.4.5 案例学习  42
  5.5 系统展示  42-47
  5.6 本章小结  47-48
第六章 总结与展望  48-50
  6.1 工作总结  48
  6.2 研究展望  48-50
参考文献  50-53
研究生期间发表的论文和参与的项目情况  53-54

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中图分类: > 交通运输 > 公路运输 > 汽车工程 > 汽车保养与修理
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