期刊文章详细信息
激活规则多目标优化算法在任务分解中的应用
Application of Rule Activation Multi-Objective Optimization Algorithm in Task Decomposition
文献类型:期刊文章
HU Yanan;LI Chunsheng;ZHANG Kejia;FU Yu(School of Computer and Information Technology,Northeast Petroleum University,Daqing,Heilongjiang 163318,China;College of Software,Northeast Petroleum University,Daqing,Heilongjiang 163318,China)
机构地区:[1]东北石油大学计算机与信息技术学院,黑龙江大庆163318 [2]东北石油大学软件学院,黑龙江大庆163318
基 金:国家自然科学基金(51774090);黑龙江省自然科学基金面上项目(F2015020);东北石油大学青年科学基金(QJ-007-002);东北石油大学研究生教育创新基金(JYCX_CX07_2018_1)。
年 份:2020
卷 号:46
期 号:3
起止页码:280-291
语 种:中文
收录情况:AJ、BDHX、BDHX2017、CAS、CSA、CSA-PROQEUST、CSCD、CSCD_E2019_2020、IC、INSPEC、JST、RCCSE、SCOPUS、UPD、ZGKJHX、核心刊
摘 要:针对工业生产中计算量大、故障原因复杂的故障诊断任务,提出一种基于MPSO/D的激活规则多目标优化算法。采用置信规则库系统(EBRB)实现任务分解,以激活规则的不一致性与激活权重和作为多目标优化问题的目标函数,利用MPSO/D算法获取不一致性最小的激活规则集合,提高推理准确性。标准测试函数和三元复合驱采出井卡泵故障诊断实例中的测试结果表明,该算法能够有效提高EBRB系统的推理能力和虚拟导诊的任务分解准确性。
关 键 词:故障诊断 任务分解 虚拟导诊 扩展置信规则库 MPSO/D算法
分 类 号:TP18]
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引证文献:
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