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申请/专利权人：哈尔滨师范大学
摘要：本发明提供一种近似置信规则库复杂系统智能健康状态评估方法，本发明通过构建考虑属性可靠性的近似置信规则库，在保持评估高效性的同时，显著提升了结果的准确性和可靠性，巧妙利用独立因子分析减弱属性间相关性影响，确保评估精准契合复杂系统实际情况，并综合考量观测数据的不确定性与专家知识局限，实现属性可靠性的量化及模型结构的自适应优化，有效应对了数据噪声与模型复杂度的挑战，进而不仅解决了传统方法中规则爆炸性增长的问题，还极大增强了评估模型在复杂环境下的实用价值与决策可信度。
主权项：1.一种近似置信规则库复杂系统智能健康状态评估方法，其特征在于，所述评估方法包括以下步骤：S1、采集复杂系统的振动信号数据集，并对振动信号数据集进行分析，利用随机森林算法对特征进行重要度排序，从而选取关键特征；S2、基于提取的关键特征，构建复杂系统健康状态指标评估体系，并设定各属性指标及其对应的健康状态参考阈值，为系统的状态分类提供标准框架；S3、确定计算属性之间独立因子的方法以及属性可靠性的方法，并基于设定的健康状态指标评估体系和属性指标，构建初始置信规则分布；S4、考虑到全局无知，确定计算置信规则可靠性的计算方法，基于初始置信规则分布和置信规则可靠性计算方法，构建考虑置信规则可靠性的近似置信规则库复杂系统健康状态评估模型；S5、优化构建的考虑置信规则可靠性的近似置信规则库复杂系统健康状态评估模型，根据置信规则可靠性和专家设置的阈值，自适应地调整模型结构，基于优化后的评估模型，对复杂系统的健康状态进行评估，获取最终复杂系统健康状态的评估结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 哈尔滨师范大学 一种近似置信规则库复杂系统智能健康状态评估方法
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