[发明专利]一种基于决策树算法的故障诊断方法在审
| 申请号： | 201910959230.3 | 申请日： | 2019-10-10 |
| 公开（公告）号： | CN110716820A | 公开（公告）日： | 2020-01-21 |
| 发明（设计）人： | 许阿义;陈跃鸿;庄少波 | 申请（专利权）人： | 厦门钛尚人工智能科技有限公司 |
| 主分类号： | G06F11/07 | 分类号： | G06F11/07;G06K9/62 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 361000 福建省*** | 国省代码： | 福建;35 |
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| 摘要： | 本发明提供一种基于决策树算法的故障诊断方法，涉及故障诊断技术领域。该基于决策树算法的故障诊断方法，包括以下步骤：S1:采集样本数据；S2:将采集的样本进行分类，形成新的集合；S3:提取样本集合关键特征值，融合相似特征，更新样本数据；S4:建立决策树结点，训练样本数据集；S5:对决策树进行剪技；S6:生成最终决策树，对故障进行诊断；S7:测试诊断精准度，及时修正决策树。通过利用决策树算法来对运动器械的故障进行诊断，使其诊断过程省时省力，无需对运动器械的很多部件逐一进行排除，能够快速的寻找到故障所在位置，给运动器械的维护带来了许多的便利，减少了诊断维修成本。 | ||
| 搜索关键词： | 决策树算法 运动器械 决策树 故障诊断 样本数据 诊断 采集 故障诊断技术 训练样本数据 测试诊断 相似特征 样本集合 诊断维修 最终决策 精准度 结点 省力 省时 样本 集合 修正 分类 融合 便利 更新 维护 | ||
【主权项】：
1.一种基于决策树算法的故障诊断方法，其特征在于：包括以下步骤：/nS1:采集样本数据；/nS2:将采集的样本进行分类，形成新的集合；/nS3:提取样本集合关键特征值，融合相似特征，更新样本数据；/nS4:建立决策树结点，训练样本数据集；/nS5:对决策树进行剪技；/nS6:生成最终决策树，对故障进行诊断；/nS7:测试诊断精准度，及时修正决策树。/n
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