[发明专利]基于案例学习与可诊断性分析的诊断算法量化推荐方法有效
| 申请号： | 202211598015.3 | 申请日： | 2022-12-14 |
| 公开（公告）号： | CN115658371B | 公开（公告）日： | 2023-03-10 |
| 发明（设计）人： | 陶来发;李商羽;王超;索明亮;丁宇;吕琛;于劲松;唐荻音 | 申请（专利权）人： | 北京航空航天大学 |
| 主分类号： | G06F11/07 | 分类号： | G06F11/07;G06F16/9535;G06F18/214;G06F18/2431;G06N5/01 |
| 代理公司： | 北京超凡宏宇专利代理事务所(特殊普通合伙) 11463 | 代理人： | 于彬 |
| 地址： | 100191*** | 国省代码： | 北京;11 |
| 权利要求书： | 查看更多 | 说明书： | 查看更多 |
| 摘要： | 本申请提供了一种基于案例学习与可诊断性分析的诊断算法量化推荐方法，包括：获取待诊断对象的可诊断性要素集中各个可诊断性要素对应的可诊断性要素信息；可诊断性要素与故障诊断相关；将所有的可诊断性要素信息输入至训练好的推荐决策树模型中，通过推荐决策树模型输出针对待诊断对象的推荐结果，以使用推荐结果对应的目标故障诊断算法对待诊断对象进行故障诊断；推荐决策树模型与待诊断对象所属领域相同；在推荐决策树模型中，根据可诊断性要素信息对待诊断对象进行分类，以将待诊断对象划分至目标故障诊断算法的类别下。该方法有利于减少人为主观因素影响，提高故障诊断算法匹配的精确性，减少工程师的工作量，提高推荐匹配效率。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 案例 学习 诊断 分析 算法 量化 推荐 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
下载完整专利技术内容需要扣除积分，VIP会员可以免费下载。
该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息，商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于北京航空航天大学，未经北京航空航天大学许可，擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作，请联系【客服】
本文链接：http://www.vipzhuanli.com/patent/202211598015.3/，转载请声明来源钻瓜专利网。
