文献类型：期刊文章

作　　者：阮梦黎[1,2]

机构地区：[1]北京航空航天大学计算机学院,北京100083 [2]山东管理学院信息工程学院,山东济南250100

出　　处：《计算机仿真》

基　　金：山东省科学技术发展计划(2012G0022207)

年　　份：2015

卷　　号：32

期　　号：6

起止页码：92-95

语　　种：中文

收录情况：BDHX、BDHX2014、CSCD、CSCD_E2015_2016、ZGKJHX、核心刊

摘　　要：航空器故障数据特征具有纬度高、冗余量大的特点,故障特征信号在向量空间中会呈现较大的波动性,导致形成的故障数据无法与故障特征形成稳定的关联性。传统的算法无法在数据形成混乱关联的情况下,挖掘故障特征,导致航空器的安全难以保证。为解决上述问题,提出改进GEP算法的航空器故障数据挖掘方法。利用锦标赛选择法对选择算子进行了改进;利用个体的适应度方差对适应度函数进行了改进,用来衡量种群的多样性;对变异算子进行了改进,使得改进后的变异率能够根据种群的多样性、迭代进化次数和个体的适应度值进行自适应改变,从而使种群的多样性得到保持,提高故障挖掘的准确性。仿真结果结果表明利用改进算法进行航空器故障数据检测,能够提高挖掘的效率。

关 键 词：基因表达式编程 数据挖掘 航空器故障  

分 类 号：TP301]