针对航空发动机磨损故障诊断专家系统知识获取困难的问题,提出了一种基于Weka平台的知识自动获取模型。该模型将数据挖掘软件Weka嵌入到专家系统中,作为知识自动获取模块。模型利用C4.5决策树算法,对发动机磨损故障知识规则进行提取,其中涉及连续属性的离散化、树的构建和修剪、规则生成等关键技术。通过对某型航空发动机实测油样光谱数据的分析,成功提取了发动机磨损故障知识规则。
基于Weka平台的航空发动机磨损故障诊断专家系统
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提升知识库构建效率: 自动识别数据中的关联规则和模式,辅助专家进行知识获取和表示,降低构建和维护知识库的成本。
增强推理能力: 利用数据挖掘发现的知识,对复杂情况进行更精准的预测和判断,提高专家系统的解决问题的能力。
实现自适应优化: 根据新数据不断学习和更新知识库,使专家系统能够适应不断变化的环境和需求。
例如,在医疗诊断领域,数据挖掘可以分析大量的病历数据,识别疾病的潜在特征和关联关系,帮助专家系统进行更准确的诊断和治疗方案推荐。
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