文本聚类分析在故障诊断中的应用  

Application of Clustering Analysis of Text in Fault Diagnosis

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作  者:张霞[1] 王建东[1] 庄毅[1] 邹玉娟[1] 

机构地区:[1]南京航空航天大学信息科学与技术学院,江苏南京210006

出  处:《计算机技术与发展》2007年第2期8-11,15,共5页Computer Technology and Development

基  金:航空十五预研支撑项目(41801150201)

摘  要:针对自然语言理解困难以及小样本文本分类的技术难点,提出了基于聚类分析的降落伞故障诊断新方法。利用最大树法来实现对小样本案例的聚类与提取,避免了制定推理规则的复杂性。通过“降落伞建模验模与设计优化系统”中的实例分析,说明了所提出的基于文本聚类分析的故障诊断方法有效可行。Proposes a new method of parachute fault diagnosing based cluster analysis, which aims at the difficulty of language understanding and categorization for small sample. Using maximal tree method to cluster and extract the small cases, it avoids the complexity of establishing reasoning rules. Experimental results show that the approach is effective and feasible by using it in Parachute Modeling and Validating and Design Optimization System.

关 键 词:故障诊断 聚类分析 最大树法 

分 类 号:TP182[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]

 

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