项目名称: 基于解释/归纳策略的汽车变速箱新产品故障诊断机器学习方法研究

项目编号: No.60904047

项目类型: 青年科学基金项目

立项/批准年度: 2010

项目学科: 无线电电子学、电信技术

项目作者: 尚文利

作者单位: 中国科学院沈阳自动化研究所

项目金额: 19万元

中文摘要: 以不完备领域知识和少量训练样本为起点,通过后期学习过程推理补充新知识,建立与领域知识和累积数据一致的新一般假设,是故障诊断领域的重要问题。基于解释/归纳策略的机器学习方法,是解决该问题的有效途径。问题的焦点在于,在知识获取过程中如何将先验知识最好地融合到新观察到的事物之中。本项目以汽车变速箱新产品故障诊断问题为背景,对此类机器学习问题开展应用基础理论研究,包括:在领域知识引导下获取新知识的方法;在领域知识和训练样本引导下的学习器训练方法;以及以此为基础构建基于解释/归纳学习策略的机器学习模型等。目标旨在保证学习器在知识发现和归纳泛化过程中不脱离已有优良知识的有力控制,满足前期以领域知识为主导、中后期逐渐过渡为结合解释/归纳方式的问题域约束。研究工作将突破现有技术后期学习能力弱、泛化精度低的局限,并为其它具有相似应用目标的问题提供理论和技术基础。

中文关键词: 机器学习;解释与归纳;特征提取;故障诊断;汽车变速器

英文摘要:

英文关键词: machine learning;explanation and induction;feature exetraction;fault diagnosis;automotive transmission

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“机器学习是近20多年兴起的一门多领域交叉学科,涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。机器学习理论主要是设计和分析一些让 可以自动“ 学习”的算法。机器学习算法是一类从数据中自动分析获得规律,并利用规律对未知数据进行预测的算法。因为学习算法中涉及了大量的统计学理论,机器学习与统计推断学联系尤为密切,也被称为统计学习理论。算法设计方面,机器学习理论关注可以实现的,行之有效的学习算法。很多 推论问题属于 无程序可循难度,所以部分的机器学习研究是开发容易处理的近似算法。” ——中文维基百科

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