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决策树和支持向量机在液体火箭发动机故障诊断中的应用
Application of Decision Tree and SVM Methods in Fault Diagnosis of Liquid Rocket Engine
【机构】 国防科技大学航天与材料工程学院; 北京航空航天大学计算机学院;
【摘要】 <正>1 引言数据挖掘是从大量的数据中提取隐含在其中的人们事先未知的、但潜在有用的信息和知识的过程。它把人们提升到从数据中挖掘知识、提供决策支持的高度。决策树和支持向量机是数据挖掘中两种重要的分类方法。
【Abstract】 In this paper, the decision tree and support vector machine methods are applied to the mining of steady test data for liquid rocket engines. Rules of diagnosis are obtained by mining the hot fire test data. The rules are validated by 23 groups of test data. Detection and diagnosis results are compared with those of ANN method. Then simulated data are used to verify the performance of decision tree and svm methods. It shows that decision tree and svm methods can be quickly, efficiently and reliably applied to the FDD of LRE.
【Key words】 Data mining;
Decision tree;
Support Vector Machine;
Fault detection and diagnosis;
【基金】 国家自然科学基金(50376073)资助项目。
- 【会议录名称】 2006年全国理论计算机科学学术年会论文集
- 【会议名称】2006年全国理论计算机科学学术年会
- 【会议时间】2006-08
- 【会议地点】中国吉林长春
- 【分类号】V463.6
- 【主办单位】中国计算机学会理论计算机科学专业委员会