基于CBR的智能维修决策技术研究与应用

摘要：

为了满足大量设备维修信息处理的需要，智能维修决策技术应运而生。但是传统智能维修决策技术存在知识获取的“瓶颈”问题，本文研究的基于案例推理(CBR)的智能维修决策技术提供了解决方法。文中设计了面向对象的案例表达方法，实现了现实问题向案例的转换；提出了基于可靠性的案例知识抽取方法，通过动态统计实现了零部件维修定额和寿命属性值的实时获取，保证了案例知识的动态适应性；运用最相近邻算法设计了先局部后全局的两级案例匹配策略，保证了案例检索与匹配的高效性和准确性。通过实例验证了该技术的有效性。

关键词： 案例推理 设备维修 智能维修决策 知识获取 案例匹配

作者: 华成 徐光华 张庆 刘弹 李红军

作者单位: 西安交通大学机械工程学院,西安 710049 西安交通大学机械制造系统工程国家重点实验室,西安 710049

会议类型: 国内会议

会议名称: 2009中国仪器仪表与测控技术大会

会议地点: 哈尔滨

会议语种:中文

页码: 403-407

在线出版日期: 2009-07-23（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）