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基于知识图谱和模糊推理的机械故障诊断模型
文献摘要：
目前,全球制造业正快速发展,智能制造是重要的发展方向,预测性维护是重要应用场景之一.机器学习算法对数据处理有极大优势,但较难理解.基于此,对机械故障知识图谱和模糊推理的转换进行研究,将知识图谱映射到模糊本体,为数据赋予语义信息,推理得到机械故障程度.在实验数据集上测试模型,准确率为0.84,与经典分类算法SVM对比分析得出模型的有效性.同时,模型具有通用性和可扩展性.
文献关键词：
故障诊断;知识图谱;模糊推理;智能制造
中图分类号：
作者姓名：
石玉;胡瑛婷
作者机构：
山东师范大学 信息科学与工程学院,山东 济南 250358
文献出处：
引用格式：
[1]石玉;胡瑛婷-.基于知识图谱和模糊推理的机械故障诊断模型)[J].现代信息科技,2022(13):72-76,81
A类：
B类：
基于知识,模糊推理,机械故障诊断,故障诊断模型,预测性维护,重要应用,机器学习算法,故障知识,射到,语义信息,理得,故障程度,测试模型,分类算法,出模,通用性,可扩展性
AB值：
0.319613
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