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《重庆大学》 2002年
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智能故障诊断中的机器学习新理论及其应用研究

马笑潇  
【摘要】: 学习是一切智能系统最根本的特征。机器学习是人工智能最具智能特征、最前沿的研究领域之一。智能故障诊断的核心是有效地获取、传递、处理、再生和利用诊断信息,从而具有对给定环境下诊断对象进行准确的状态识别和状态预测的能力。但由于机器学习瓶颈问题的制约,目前,对于不确定性的、随机性强的以及知识信息冗余或不完备的诊断对象,仍然很难具有较高的诊断智能性。本文围绕智能故障诊断中机器学习这一关键问题,就诊断知识处理中特征知识的多元化表达、冗余特征信息的压缩和知识挖掘、小样本诊断信息下的模式分类和故障趋势预测等机器学习的重点问题进行了较为系统、深入的研究。 论文首先从认识论的角度,对故障诊断的本质进行了阐释。用信息论和知识论的有关理论从认知的角度建立了一种基于信息熵的诊断过程信息-知识流描述方法。研究了知识论的发展现状,给出了诊断知识的4个公理化结论,阐明了诊断过程特征信号、领域知识和机器学习三者之间的密切关系,得出了问题可诊断性与认知能力和诊断信息的关系曲线。在此基础之上,提出了多征兆域综合特征知识体(M-K)的知识表达概念和体系结构,并简要综述了建立多征兆域综合特征知识体不同侧面征兆的知识自动获取方法。 针对诊断特征数据中的重复或相似事例样本和特征参量之间可能存在的相关性,提出并实现了一种有效的特征数据双向压缩预处理方法,从而在不损失数据隐含的特征知识的前提下,有效降低学习机器的学习负担。在进行样本参量的降维处理时,采用基于主元分析(PCA)的横向数据压缩方法,有效地去除了各特征参量之间的相关性。在压缩样本数量时,综述和比较了现有的各种聚类算法,基于竞争和自组织原理,对借鉴生物体的自然免疫系统中克隆选择(Clonal Selection)以及免疫网络自稳定等有关机理的常规免疫聚类压缩算法,作了重要改进,提出了基于主元核相似度的亲和力定义方法,增加了抗原数据归一化、近似样本直接去除等处理步骤,使算法具有更高的执行效率和更广的适应性。并以国际上通用的过程控制仿真对象“Tennessee Eastman”工厂的实际数据进行仿真实验,验证了所提方法的有效性。 针对常规统计学习方法是基于训练样本趋于无穷大时的渐近理论,用其解决小样本故障诊断是一个不适定问题。论文阐明了在故障模式数据难以大量获取的情况下,研究具有较强推广能力的学习机,对智能故障诊断的重要意义。提出了采用支持向量机(SVM)这一最新机器学习方法解决有限样本情况下的故障分析问题。本文深入的研究了SVM所依赖的统计学理论基础,论述了经验风险最小化到结构风 WP=6 险最小化的统计学习变革历程,推导并设计了一个SVM学习机算法。 论文研究了支持向量机用于故障诊断的关键问题,给出了支持向量机用于故障诊断的基本实现步骤。针对常规SVM算法是从2类分类问题推导出来的,在解决故障诊断这种典型的多类分类问题时存在的困难,本文提出并设计了一种体现故障优先级的基于SVM的二叉树多级分类(2PTMC)算法, 该方法有别于现有的几种基于SVM的多类分类方法,具有简单、直观,重复训练样本少的优点。 以柴油机振动故障诊断为实际对象,设计了运用小波包进行振动信号特征正交分解,建立特征参量的故障特征抽取方法。并利用提出的2PTMC多类分类方法,成功实现了柴油机故障检测和故障原因判断的基于SVM的方法和应用。通过大量的实验,作者验证了SVM理论中有关参数的特性,给出了参数选择的指导性建议,对学习阶段的收敛性给出了一个具体的实验结果。 在研究了SVM回归算法的基本原理的基础之上,提出并实现了基于SVM机器学习方法的故障趋势预测方法。并以“Tennessee Eastman”工厂的实际数据进行仿真,验证了基于SVM回归算法在故障趋势预测上的可行性。研究了在样本量有限情况下,以-不敏感损失函数的回归结果所具有的解的稀疏性,通过大量实验,研究了取值不同对估计结果的影响,验证了取值对支持向量数目的控制作用,得出了训练时间与样本量间的实验关系曲线。 最后,针对复杂工业系统中广泛存在的安全性和可靠性问题,仅仅建立故障诊断系统是不能从根本消除事故隐患和避免故障发生的。论文在研究并借鉴自然免疫系统的有关机理和人工免疫系统的最新成果的基础之上,提出了通过构建免疫智能体(Immune Agent)在复杂工业智能维护系统中建立机器生理的免疫机制的新颖思路,以实现一种具有“生命特征”的机器主动防御行为。结合Jerne独特型免疫调节网络学说,构造了一种能对动态环境进行实时监控和异常预警的多免疫Agent 的形式化网络模型。最后给出了这种免疫机制的研究内容。
【学位授予单位】:重庆大学
【学位级别】:博士
【学位授予年份】:2002
【分类号】:TP277;TP182

【引证文献】
中国期刊全文数据库 前1条
1 马笑潇,黄席樾,柴毅;基于SVM的二叉树多类分类算法及其在故障诊断中的应用[J];控制与决策;2003年03期
中国博士学位论文全文数据库 前7条
1 吴春国;广义染色体遗传算法与迭代式最小二乘支持向量机回归算法研究[D];吉林大学;2006年
2 陈琳;网络故障诊断关键技术的研究[D];国防科学技术大学;2005年
3 黄杰;分布构件系统故障诊断技术研究[D];国防科学技术大学;2005年
4 翟永杰;基于支持向量机的故障智能诊断方法研究[D];华北电力大学(河北);2004年
5 王然风;基于支持向量回归技术的大型复杂机电设备故障诊断研究与应用[D];太原理工大学;2005年
6 何学文;基于支持向量机的故障智能诊断理论与方法研究[D];中南大学;2004年
7 张永;基于模糊支持向量机的多类分类算法研究[D];大连理工大学;2008年
中国硕士学位论文全文数据库 前5条
1 翟海龙;支持向量机在船舶柴油机故障诊断中的应用[D];上海海事大学;2007年
2 朱发莲;融合神经网络学习知识和专家知识的电网铁磁谐振故障诊断系统的研究[D];南昌大学;2007年
3 邹义;基于支持向量机的船用柴油机故障诊断研究[D];上海海事大学;2006年
4 刘鹤立;基于线性规划算法的支持向量机及其应用[D];上海海事大学;2006年
5 毛继珮;基于模式识别的汽轮发电机组故障诊断系统[D];华北电力大学(河北);2004年
【参考文献】
中国期刊全文数据库 前10条
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2 冯永新,夏松波,黄文虎;并发性诊断问题求解的图论方法[J];哈尔滨工业大学学报;1997年01期
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5 钟义信;知识论:核心问题——信息-知识-智能的统一理论[J];电子学报;2001年04期
6 马笑潇,黄席樾,柴毅,黎昱;一种新的领域智能体:免疫智能体[J];高技术通讯;2003年01期
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8 路甬祥,陈鹰;人机一体化系统与技术──21世纪机械科学的重要发展方向[J];机械工程学报;1994年05期
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10 马笑潇,黄席樾,柴毅;基于SVM的二叉树多类分类算法及其在故障诊断中的应用[J];控制与决策;2003年03期
【共引文献】
中国期刊全文数据库 前10条
1 周永权;前向代数神经网络的函数逼近理论及学习算法[J];计算机研究与发展;2000年03期
2 朱传军,饶运清,邵新宇,李培根;制造业中的新理念——电子化制造[J];计算机工程与应用;2002年11期
3 张庆;徐光华;刘弹;王晶;;设备状态点检信息网络化管理系统的设计[J];计算机工程;2006年14期
4 刘坚,于德介,李德刚,邓乾旺;面向设备e-维护的联盟框架研究[J];计算机集成制造系统-CIMS;2005年01期
5 樊留群,朱志浩,张浩,张为民;制造企业实现客户化服务的方法及发展[J];机械科学与技术;2003年05期
6 刘坚,于德介,李德刚,李蓉;设备e-维护的系统框架与关键使能技术[J];中国机械工程;2004年13期
7 张向锋;任立红;丁永生;;基于神经内分泌免疫系统的网络计算仿真平台[J];系统仿真技术;2005年02期
8 王珺;刘希玉;王鑫;;人工免疫系统及其模型分析[J];计算机技术与发展;2006年07期
9 杜海峰,王孙安;基于ART—人工免疫网络的多级压缩机故障诊断[J];机械工程学报;2002年04期
10 黄洪钟;模糊机械科学与技术──21世纪机械科学的重要发展方向[J];机械工程学报;1996年03期
中国重要会议论文全文数据库 前10条
1 任伟建;霍凤财;王爱军;;人工免疫系统原理及其应用[A];2004中国控制与决策学术年会论文集[C];2004年
2 刘锡兰;杨昱;;支持相量机方法在渤海湾风暴增水强度预报中的应用[A];节能环保 和谐发展——2007中国科协年会论文集(二)[C];2007年
3 邵信光;杨慧中;石晨曦;;ε不敏感支持向量回归在化工数据建模中的应用[A];江苏省自动化学会七届四次理事会暨2004学术年会青年学者论坛论文集[C];2004年
4 蔡琳;陈家斌;黄远灿;徐建华;;基于神经网络专家系统的卫星姿态确定系统故障诊断[A];2005年全国自动化新技术学术交流会论文集[C];2005年
5 陆费东;蒋爱平;;小波分析在控制中的应用及展望[A];2007北京地区高校研究生学术交流会通信与信息技术会议论文集(上册)[C];2008年
6 郭锋;刘丽丽;吕凝;;基于LLE和SVM的人像识别方法[A];2007北京地区高校研究生学术交流会通信与信息技术会议论文集(上册)[C];2008年
7 张艳宁;郑江滨;赵荣椿;;一种有效的遥感图像识别方法[A];第九届中国体视学与图像分析学术会议论文集[C];2001年
8 王伟;郑东良;;支持向量机的分类机理研究[A];信号与信息处理技术第三届信号与信息处理全国联合学术会议论文集[C];2004年
9 邵小健;段华;贺国平;;一种改进的最少核分类器[A];中国运筹学会第七届学术交流会论文集(上卷)[C];2004年
10 石培培;刘红英;;具有单个等式和界约束二次规划的新算法[A];中国运筹学会第八届学术交流会论文集[C];2006年
中国博士学位论文全文数据库 前10条
1 张君雁;网络资源管理若干问题研究[D];电子科技大学;2003年
2 宛西原;产品网络化协同开发系统的工作模式及过程控制研究[D];重庆大学;2004年
3 陈莉;KDD中的几个关键问题研究[D];西安电子科技大学;2003年
4 孙建涛;Web挖掘中的降维和分类方法研究[D];清华大学;2005年
5 刘天键;眼睛跟踪及驾驶员疲劳检测之研究[D];浙江大学;2005年
6 戈猛;维护管理中维护方式选择与维护能力评估研究[D];天津大学;2006年
7 严会超;生态公益林质量评价与可持续经营研究[D];中国农业大学;2005年
8 杨立才;城市道路交通智能控制策略的研究[D];山东大学;2005年
9 丁克北;离心压缩机组振动智能诊断关键技术研究[D];大庆石油学院;2005年
10 郭红波;克隆免疫网络算法研究及应用[D];太原理工大学;2006年
中国硕士学位论文全文数据库 前10条
1 张黎;基于多Agent的企业群决策支持系统的研究[D];重庆大学;2003年
2 朱鹏翔;CRM的数据支持体系设计及客户数据分析[D];清华大学;2002年
3 刘海霞;e-维护模式下企业设备维修决策研究[D];重庆大学;2005年
4 郭卫兵;设备点检管理系统及其在长钢的应用研究[D];西安建筑科技大学;2007年
5 孙启敬;西气东输管道压缩机组维检修管理体系研究[D];重庆大学;2007年
6 周三玲;面向供应链的设备E-维护模式研究[D];河北工业大学;2006年
7 宋彦坡;数据挖掘技术及其在铜转炉吹炼过程优化中的应用[D];中南大学;2005年
8 程传胜;信息融合技术在机车牵引电机故障诊断中的应用研究[D];中南大学;2005年
9 杨东侯;建筑工程投资估算方法研究[D];中南大学;2005年
10 施健;工业过程统计建模与监控方法研究[D];浙江大学;2006年
【同被引文献】
中国期刊全文数据库 前10条
1 何勇,张涌钢,黄德明;基于神经网络的发动机实时检测与故障诊断系统[J];农业机械学报;2001年04期
2 王国锋,张锡恩;基于案例推理的导弹故障诊断专家系统研究[J];系统工程与电子技术;1999年08期
3 夏晓雷;张元越;杨根喜;;现代科技条件下机械故障诊断技术的发展[J];徐州工程学院学报;2006年09期
4 王凯;张永祥;李军;;基于支持向量机的齿轮故障诊断方法研究[J];振动与冲击;2006年06期
5 彭文季;罗兴锜;;基于小波包分析和支持向量机的水电机组振动故障诊断研究[J];中国电机工程学报;2006年24期
6 廖瑞金,姚陈果,孙才新,顾乐观;多专家合作诊断变压器绝缘故障的黑板型专家系统[J];电工技术学报;2002年01期
7 束洪春,孙向飞,于继来;粗糙集理论在电力系统中的应用[J];电力系统自动化;2004年03期
8 周献中,黄兵;基于粗集的不完备信息系统属性约简[J];南京理工大学学报(自然科学版);2003年05期
9 吴晓辉;刘炯;梁永春;汪晓明;李彦明;;支持向量机在电力变压器故障诊断中的应用[J];西安交通大学学报;2007年06期
10 张定会;基于小波分析的故障诊断[J];上海理工大学学报;2000年02期
中国重要会议论文全文数据库 前1条
1 陈进;;现代信号处理在机械故障诊断中的应用及展望[A];中国声学学会1999年青年学术会议[CYCA'99]论文集[C];1999年
中国博士学位论文全文数据库 前10条
1 刘晓颖;复杂过程的智能故障诊断技术及其在大型工业窑炉中的应用研究[D];中南大学;2003年
2 贾明兴;不确定系统鲁棒故障诊断[D];东北大学;2003年
3 罗志勇;雷达系统智能故障诊断技术研究[D];西北工业大学;2006年
4 戈志华;基于非线性理论的汽轮机轴系振动故障研究[D];华北电力大学;2000年
5 盖强;局域波时频分析方法的理论研究与应用[D];大连理工大学;2001年
6 张海勇;基于局域波法的非平稳随机信号分析中若干问题的研究[D];大连理工大学;2001年
7 谭善文;多分辨希尔伯特—黄(Hilbert-Huang)变换方法的研究[D];重庆大学;2001年
8 郑海波;非平稳非高斯信号特征提取与故障诊断技术研究[D];合肥工业大学;2002年
9 钟佑明;希尔伯特—黄变换局瞬信号分析理论的研究[D];重庆大学;2002年
10 夏建涛;基于机器学习的高维多光谱数据分类[D];西北工业大学;2002年
中国硕士学位论文全文数据库 前10条
1 杜剑光;变压器故障诊断专家系统[D];华北电力大学(北京);2003年
2 钱雪峰;粗糙集理论在变压器故障诊断中的应用研究[D];南京理工大学;2005年
3 韩玲;基于粗糙集理论的属性约简及应用研究[D];合肥工业大学;2007年
4 郭磊;基于神经网络的变压器故障诊断技术的研究[D];西华大学;2008年
5 丁俊宏;基于状态观测器的主汽温控制与诊断系统的研究[D];华北电力大学(河北);2004年
6 李林;基于神经网络的密闭鼓风炉早期故障诊断集成系统[D];中南大学;2003年
7 张镨;水轮机控制系统故障检测与诊断研究[D];西安理工大学;2006年
8 王静;飞控系统故障诊断技术研究及软件开发[D];西北工业大学;2007年
9 彭备战;信息融合技术在设备故障诊断中的应用研究[D];广东工业大学;2002年
10 李豪;人工神经网络知识获取技术在夹具设计系统中的应用[D];西北工业大学;2003年
【二级引证文献】
中国期刊全文数据库 前6条
1 范红波;张英堂;孙烨;;小波包和SVM在发动机故障诊断中的应用[J];车用发动机;2006年04期
2 唐发明,王仲东,陈绵云;一种新的二叉树多类支持向量机算法[J];计算机工程与应用;2005年07期
3 唐发明,王仲东,陈绵云;支持向量机多类分类算法研究[J];控制与决策;2005年07期
4 苟博;黄贤武;;支持向量机多类分类方法[J];数据采集与处理;2006年03期
5 牛强;王志晓;陈岱;夏士雄;;基于支持向量机的Web文本分类方法[J];微电子学与计算机;2006年09期
6 张国云,章兢;基于模糊支持向量机的多级二叉树分类器的水轮机调速系统故障诊断[J];中国电机工程学报;2005年08期
中国重要会议论文全文数据库 前2条
1 牛强;王志晓;陈岱;夏士雄;;基于支持向量机的Web文本分类方法[A];2006年全国开放式分布与并行计算学术会议论文集(一)[C];2006年
2 程丽丽;张健沛;杨静;马骏;;一种改进的层次SVM多类分类方法[A];第三届全国信息检索与内容安全学术会议论文集[C];2007年
中国博士学位论文全文数据库 前10条
1 唐发明;基于统计学习理论的支持向量机算法研究[D];华中科技大学;2005年
2 张国云;支持向量机算法及其应用研究[D];湖南大学;2006年
3 翟永杰;基于支持向量机的故障智能诊断方法研究[D];华北电力大学(河北);2004年
4 王强;基于声信号检测的管道TPD预警系统研究[D];浙江大学;2005年
5 牛征;基于多元统计分析的火电厂控制系统故障诊断研究[D];华北电力大学(河北);2006年
6 陈世哲;微电子产品视觉检测中关键技术研究[D];哈尔滨工业大学;2006年
7 马维金;轧机自激振动诊断与结构动力学修改[D];太原理工大学;2006年
8 巨永锋;振动压路机压实智能控制与故障智能诊断的研究[D];长安大学;2006年
9 潘明清;基于支持向量机的机械故障模式分类研究[D];浙江大学;2005年
10 任全民;非平稳信号特征提取方法在超高压压缩机故障诊断中的应用研究[D];大连理工大学;2006年
中国硕士学位论文全文数据库 前10条
1 杨宁;支持向量机在感官评估中的应用研究[D];中国海洋大学;2004年
2 骆名剑;基于ROC的分类算法评价方法[D];武汉科技大学;2005年
3 潘玉娜;基于全信息的智能诊断方法及其应用研究[D];郑州大学;2006年
4 赵永;压力校直过程中材料参数的在线识别[D];华东交通大学;2006年
5 许磊;支持向量机和模糊理论在遥感图像分类中的应用[D];江南大学;2006年
6 黄咏容;变压器暂态故障仿真及基于支持向量机的故障辨识[D];西南交通大学;2006年
7 陈兴波;凸壳顶点集在支持向量分类机中的应用研究[D];暨南大学;2006年
8 魏于凡;支持向量机在智能故障诊断中的应用研究[D];华北电力大学(北京);2007年
9 彭璐;支持向量机分类算法研究与应用[D];湖南大学;2007年
10 张耿;多分类支持向量机的研究及在说话人识别中的应用[D];中南大学;2007年
【二级参考文献】
中国期刊全文数据库 前10条
1 张建华,王占林;基于模糊神经网络的故障诊断方法的研究[J];北京航空航天大学学报;1997年04期
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3 钟义信;知识论:核心问题——信息-知识-智能的统一理论[J];电子学报;2001年04期
4 路甬祥,陈鹰;人机一体化系统与技术──21世纪机械科学的重要发展方向[J];机械工程学报;1994年05期
5 路甬祥,陈鹰;人机一体化系统与技术立论[J];机械工程学报;1994年06期
6 周东华,席裕庚,张钟俊;故障检测与诊断技术[J];控制理论与应用;1991年01期
7 周东华,席裕庚,张钟俊;一类非线性系统参数突变故障的检测与诊断[J];控制理论与应用;1991年03期
8 廖俊,林建亚,任德祥;模糊神经网络快速学习算法的研究[J];控制与决策;1997年05期
9 章云,杨宜民,毛宗源,周其节,徐建闽;一种广义模糊神经网络的参数解耦学习算法[J];控制与决策;1997年05期
10 张学工;关于统计学习理论与支持向量机[J];自动化学报;2000年01期
【相似文献】
中国期刊全文数据库 前10条
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2 阎明印,栾江南,杨叔子;具有学习功能的机械设备智能诊断系统[J];沈阳工业学院学报;1997年04期
3 高阳;周志华;孙晨;陈兆乾;陈世福;;从FTART网络中抽取if-then规则[J];模式识别与人工智能;1999年04期
4 吴艳;刘建波;;电子邮件自动处理的用户模型设计[J];沈阳化工学院学报;2005年04期
5 胡彩霞;;利用决策树获取搜索结果页面中的匹配数[J];科技咨询导报;2007年06期
6 刘星毅;农国才;;几种不同缺失值填充方法的比较[J];南宁师范高等专科学校学报;2007年03期
7 鲁晓南;接标;;一种基于个性化邮件特征的反垃圾邮件系统[J];计算机技术与发展;2009年08期
8 王存睿;文晋;;基于人脸检测的教室信息智能采集系统[J];大连民族学院学报;2009年05期
9 阎巍;;基于决策树的软件项目估算方法[J];计算机工程与科学;2009年08期
10 王厚峰;;计算语言学歧义消解研究——兼介绍北京大学计算语言学教育部重点实验室[J];术语标准化与信息技术;2010年03期
中国重要会议论文全文数据库 前10条
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3 谢世朋;胡茂林;;基于局部仿射区域对稀疏纹理分类的研究[A];第一届建立和谐人机环境联合学术会议(HHME2005)论文集[C];2005年
4 夏诏杰;郭力;李晓霞;;化学主题网络爬虫的研究[A];第十届全国计算(机)化学学术会议论文摘要集[C];2009年
5 张郴;;基于神经网络集成的旅游需求预测模型[A];中国地理学会百年庆典学术论文摘要集[C];2009年
6 吴宪祥;于培松;万旻;倪伟;郭宝龙;;RoboCup中智能体的参数优化和学习[A];马斯特杯2003年中国机器人大赛及研讨会论文集[C];2003年
7 杜晓凤;丁友东;;FloatBag选择性神经网络集成及其在人脸检测中的应用[A];第十二届全国信号处理学术年会(CCSP-2005)论文集[C];2005年
8 杨磊;黎志成;胡斌;;基于人工神经网络的调度规则确定专家系统[A];第七届计算机模拟与信息技术学术会议论文集[C];1999年
9 张燕;张付志;;跨系统个性化服务方法和用户模型研究[A];第三届和谐人机环境联合学术会议(HHME2007)论文集[C];2007年
10 陈时敏;韩心慧;;基于机器学习的网页木马识别方法研究[A];第26次全国计算机安全学术交流会论文集[C];2011年
中国重要报纸全文数据库 前10条
1 黎骊/文 [美] Tom M.Mitchell 著;机器学习与智能化社会[N];中国邮政报;2003年
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5 何清 史忠植 王伟;搜索引擎的前沿技术[N];计算机世界;2006年
6 傅秋瑛;默默耕耘数十载 自主创新结硕果[N];科技日报;2006年
7 王育昕吴红梅;高水平原创性科技成果大量涌现[N];新华日报;2008年
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9 冯卫东;科技将这样改变我们的生活[N];科技日报;2008年
10 记者 刘垠;首届中美视觉夏令营开营[N];大众科技报;2009年
中国博士学位论文全文数据库 前10条
1 马笑潇;智能故障诊断中的机器学习新理论及其应用研究[D];重庆大学;2002年
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4 胡崇海;基于图的半监督机器学习[D];浙江大学;2008年
5 刘长安;基于实例归纳的工艺规划方法及集成CAPP系统研究[D];山东大学;2003年
6 李忠伟;支持向量机学习算法研究[D];哈尔滨工程大学;2006年
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8 易勇;计算机辅助诗词创作中的风格辨析及联语应对研究[D];重庆大学;2005年
9 徐海祥;基于支持向量机方法的图像分割与目标分类[D];华中科技大学;2005年
10 牛晓太;多模式智能谈判支持系统的理论与方法研究[D];武汉大学;2004年
中国硕士学位论文全文数据库 前10条
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4 张金伟;基于Agent网络答疑系统的设计与实现[D];华东师范大学;2006年
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6 万辉;自主载体语义级环境建模和规划的研究与实现[D];沈阳工业大学;2006年
7 黄际洲;聊天机器人知识库自动抽取算法的研究与实现[D];重庆大学;2006年
8 孟祥山;工作流流程优化技术的应用研究[D];国防科学技术大学;2004年
9 芦明;语义网服务中基于机器学习的本体映射研究[D];大连海事大学;2008年
10 马波;支持向量机多类分类算法的分析与设计[D];扬州大学;2008年
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