基于神经网络的关联规则在故障诊断中的应用

摘要：

采用加权关联规则算法对设备历史数据库进行挖掘,建立加权关联规则模式库.设备监控数据通过与模式库匹配,实现设备故障诊断.同时,针对钢铁企业中液压设备的特殊性,提出利用自组织竞争神经网络模型确定权值,即将设备故障信息的3个主要属性:重要程度、易损程度、故障等级作为模型的输入,通过训练样本确定设备故障的加权关联规则的权值.实例证明了该方法的有效性.

关键词：数据挖掘、加权关联规则、神经网络、故障诊断

所属期刊栏目：14

分类号：TP311(计算技术、计算机技术)

资助基金：河北省自然科学基金资助项目G2010001331

在线出版日期：2011-08-08（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：118-121