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给出了一种基于神经网络的基本概率分配构造方法和诊断决策规则,提出了一种基于Dempster-Shafer证据理论的多故障特征信息融合的故障诊断方法,并以旋转机械故障诊断为例,详细说明了该方法的具体实现步骤. 结果表明,经过多故障特征信息融合,诊断结论的可信度明显提高,不确定性明显减小,因此充分显示了该诊断方法的有效性.