基于决策树的装甲车故障辅助诊断系统的设计与实现

• 作 者: 时明华
• 出 处: 东北大学
• 发表日期: 2009年期
• 关键词: 故障诊断 专家系统 知识获取 AID3算法

专家系统是人工智能领域最为活跃和最富应用前景的一个分支,将专家系统应用于军用装甲车辆故障诊断方面,它可以保存和利用专家的经验知识并结合有关诊断方面的领域知识,提高维修人员的经验水平和维修效率,适合于实战中多解性,创造性和复杂性问题的求解。本文介绍了一个决策树的实际应用——基于决策树的装甲车故障辅助诊断系统。该系统以我军信息化作战需求为背景、根据客户的要求在.NET平台上、数据库使用SQLSever 2000对本文设计的装甲车故障诊断系统进行实现,具有数据采集、知识管理、机器自学习、对诊断的故障进行解释等功能。本系统在保证功能的同时,为用户提供了更加方便友好的操作方式。论文首先从系统的开发背景和国内外研究现状和实现意义谈起；之后,对传统的故障诊断专家系统架构、及其相关概念以及比较流行的归纳学习算法(决策树分类算法)进行简单介绍；然后,详细的阐述了决策树的核心算法ID3,并对决策树分类算法进行分析比较,针对ID3算法存在的不足,提出了基于属性优先关联度的AID3算法；而后,重点谈了系统的设计和实现。设计部分从需求分析、系统总体结构和实现思路着手,提出了系统的总体设计方案,并对系统的功能设计和数据库设计做了详细的说明；实现部分介绍了系统中各个模块的实现方法。最后,论文对系统的测试进行了说明,总结了实际操作中的经验,并指出了系统需要改进的方面。