【摘 要】
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近几年,人工智能,尤其是机器学习和模式识别技术大量应用于设备状态监测和故障诊断领域,采用智能技术检测和分析机械故障成为一种趋势。在故障分析中,用户除了需要知道某设备是否发生故障以及为何种故障外,还需获得故障的严重信息,从而制定适当的维修策略和检修方案。故障程度的智能检测本质上是有序分类问题:将故障程度用一组有序整数n表示(n=1, 2, 3,…),表示‘轻微故障’、‘中等故障’‘严重故障’等。相比
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近几年,人工智能,尤其是机器学习和模式识别技术大量应用于设备状态监测和故障诊断领域,采用智能技术检测和分析机械故障成为一种趋势。在故障分析中,用户除了需要知道某设备是否发生故障以及为何种故障外,还需获得故障的严重信息,从而制定适当的维修策略和检修方案。故障程度的智能检测本质上是有序分类问题:将故障程度用一组有序整数n表示(n=1, 2, 3,…),表示‘轻微故障’、‘中等故障’‘严重故障’等。相比于经典分类问题,有序分类的类别号(即故障程度)之间存在大小关系。由于存在这种序的关系,在分类器设
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