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1、傳統(tǒng)診斷都是基于經(jīng)驗(yàn)的診斷,這種診斷主要依靠領(lǐng)域?qū)<覍?duì)診斷對(duì)象的經(jīng)驗(yàn)積累,對(duì)相關(guān)領(lǐng)域有極強(qiáng)依賴性,缺乏對(duì)系統(tǒng)結(jié)構(gòu)描述的知識(shí)?;谀P驮\斷是智能診斷在思想上的一個(gè)大的突破,它能夠克服傳統(tǒng)診斷方法的缺點(diǎn)。
本文對(duì)基于模型的診斷的全部診斷過(guò)程:模型建立、沖突識(shí)別、診斷產(chǎn)生、診斷測(cè)試。本文從這幾個(gè)方面進(jìn)行了深入的研究,實(shí)現(xiàn)了一個(gè)可以應(yīng)用到實(shí)際的診斷系統(tǒng)。診斷過(guò)程也可以看作為是建立模型、求最小沖突集合、求最小碰集,這樣一個(gè)過(guò)程。
2、r> 首先,對(duì)于模型的建立的研究,本文采用AD2L語(yǔ)言來(lái)建立待診斷系統(tǒng)的模型,AD2L語(yǔ)言具有很強(qiáng)的模型描述能力,它可以定性或定量地描述物理部件的功能,它還可以自定義新的類型、遞歸函數(shù)等。這些特點(diǎn)使得AD2L語(yǔ)言的建模范圍廣泛,靈活性強(qiáng),可以應(yīng)用到很多領(lǐng)域,擴(kuò)大診斷系統(tǒng)的應(yīng)用范圍,提高本文研究的診斷系統(tǒng)的實(shí)用價(jià)值。
其次,對(duì)于診斷的產(chǎn)生和診斷的測(cè)試、以及診斷候選,本文主要是在學(xué)習(xí)和研究前人成果的基礎(chǔ)上,對(duì)已有的相應(yīng)算
3、法進(jìn)行了一些改進(jìn),縮短了算法的時(shí)間復(fù)雜度和空間復(fù)雜度,提高了診斷系統(tǒng)的實(shí)際效率。本文研究求解沖突集合參考的是GDE系統(tǒng)中使用的約束傳播方法,該方法引入了環(huán)境的概念,利用了系統(tǒng)各個(gè)部件間的聯(lián)系,大大提高了計(jì)算沖突集合的效率。本文在研究碰集求解參考的是改進(jìn)的HS-dag算法,該算法在實(shí)現(xiàn)過(guò)程中形成的結(jié)點(diǎn)數(shù)目少,效率高,且不會(huì)丟失真實(shí)解。同時(shí)文章中也介紹了其他求解沖突集合和碰集的算法。
最后,本文以數(shù)字電路診斷(如全加器電路)為
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