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机械故障智能诊断的诊断知识获取新发展问题
  • ISSN号：1000-3835
  • 期刊名称：《振动与冲击》
  • 时间：0
  • 分类：TH133[机械工程—机械制造及自动化]
  • 作者机构：[1]兰州理工大学机电工程学院,兰州730050, [2]兰州理工大学石油化工学院,兰州730050, [3]西安交通大学润滑理论及轴承研究所,西安710049
  • 相关基金：甘肃省自然科学基金（3ZS042-B25-025）、教育部高校博士学科点基金（20050731002）、科学基金（No.50335030）联合资助项目
作者： 赵荣珍[1], 李超[2], 张优云[3]
关键词： 知识获取, 机器学习, 智能诊断, 知识发现
中文摘要：

对实现机械故障智能决策的诊断知识获取方式进行了系统性分析。分析得出,通过机器学习获得诊断机器智能的信息处理技术,为解决诊断知识获取难题指明了发展的新方向。但数据库的知识发现问题研究所提出的基本要求也表明,要基于这种新知识处理方式获得诊断机器智能,则需解决好由此而引发出的对诊断知识资源实施妥善保护等新问题。

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期刊信息
  • 《振动与冲击》
  • 中国科技核心期刊
  • 主管单位:中国科学技术协会
  • 主办单位:中国振动工程学会 上海交通大学 上海市振动工程学会
  • 主编：恽伟君
  • 地址：上海市华山路1954号上海交通大学
  • 邮编：200030
  • 邮箱：jvs@sjtu.edu.cn
  • 电话：021-62821366
  • 国际标准刊号：ISSN：1000-3835
  • 国内统一刊号：ISSN：31-1316/TU
  • 邮发代号:4-349
  • 获奖情况:
  • 中国科协优秀科技期刊三等奖
  • 国内外数据库收录:
  • 荷兰文摘与引文数据库,美国工程索引,美国剑桥科学文摘,日本日本科学技术振兴机构数据库,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊（2004版）,中国北大核心期刊（2008版）,中国北大核心期刊（2011版）,中国北大核心期刊（2014版）,中国北大核心期刊（2000版）
  • 被引量:27302