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时间:2019-10-16
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1、基于决策树的变电站故障诊断知识表示与获取白建社,樊波,黄文华,薛钧义(西安交通大学电气工程学院,西安710049)摘要:针对传统的知识表示与获取方法的不足,提出基于决策树的知识表示与获取方法。该方法充分利用决策树把知识表示与获取融于一身的优点,使知识表示与知识获取同时进行,克服了传统人工智能系统中知识表示与知识获取分离的缺点。将其用于变电站故障诊断知识的获取与表示中,结果表明,提出的方法不仅能够实现知识的自动获取与表示,而H所获得的以决策树形式表示的知识具有很高的推理效率。关键词:变电站;决策树;知识获取;
2、故障诊断KnowledgeRepresentationandAcquisitionBasedonDecisionTreeforSubstationFauItDiagnosisBAIJian—she,FAXBo,IIUANGWen—hua,XUEJun—yi(CollegeofElectricalEngineering,Xi7anJiaotongUniversity,Xifan710047,China)Abstract:Knowledgerepresentationandacquisition(KRA)isa
3、lwaysabottleneckproblemofbuildingartificialintclligcnccsystcm(Al),whichisbasedonknowledge.Thispaperaimedattheshortageoftheknowledgerepresentstionandacquisitionmethodsatpresent,andproposedanewKRAmethodbasedondecisiontree(DT).Thisproposedmethodusedtheadvanta
4、gethatthedecisiontreepossessestheknowledgerepresentationandacquisition,andcarriedouttheknowledgerepresentation(KR)andknowledgeacquisition(KA)simultaneously,overcometheshortageoftheKRandKAseparatedintraditionalAl.Finally,theproposedmethodwasappliedtotheknow
5、ledgerepresentationandacquisitionoffaultdiagnosisforsubstation,andtheresultshowsthatnotonlyitcanimplementtheautomaticacquisitionandrepresentationofknowledge,butalsotheacquiredknowledgeindecisiontreepossessthegreatlyhighinferenceefficiency.Keywords:substati
6、on;decisiontree;knowledgeacquisition;faultdiagnosis引言变电站的连续可靠运行I•分重要,变电站的故障诊断问题获得广泛研究,所采用的方法主要有模糊理论[L6**0]、专家系统⑵31”9】、人工神经网络⑵*、Petri网皈等。基于知识的人工智能方法,首要的问题是获取专家知识并以有效的形式表示出來,以便丁•计算机推理。虽然专家系统和模糊推理系统采用的基于规则的知识表示方法具冇简单、直观的优点,但它们一般不能进行知识的自动获取;而冃基于规则的知识所采用的模式匹配推理
7、机制,使系统的推理速度很慢,实时性很差。Petri网以图形的形式表示知识,所表示的知识不仅简单明了,而且有很高的推理速度;但与专家系统一样,不能实现知识的自动获取(Petri网模型必须人工构建)。神经网络是把知识表示与获取融于一身的方法,不仅能实现知识的口动获取,而且有很高的推理速度;但是神经网络知识表示隐含,不便丁人类专家检验,而R它的灵活性很差,系统的任何变化,都必须重新进行学习,并且它的学习收敛速度很慢。决策树是由内部结点和叶结点构成的以分类与决策为口的的树,决策树学习是以实例为基础的归纳学习也就是说
8、,决策树是通过自身的学习获取知识,并以决策树形式(通过内部结点和叶结点)表示出来,即它是把知识表示与获取融于一身的。以决策树形式表示的知识简单直观,便于人类专家检验,也貝有很高的推理效率(决策树推理就是对决策树的遍W)o因此,把决策树应用到变电站故障诊断领域,不仅可以实现故障诊断知识的自动获取与表示,而且所获得的以决策树形式表示的知识具有很高的推理速度。2决策树知识表示与获取2.1决策树知识表示知识表示是一种描述
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