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申请/专利权人：哈尔滨师范大学
摘要：本发明公开了基于D‑BRB的复杂系统健康状态评估模型，包括以下步骤：步骤一，获取复杂系统实测数据集；步骤二，基于数据挖掘获取特征分布；步骤三，动态构建置信规则库模型集合；步骤四，动态优化置信规则库集合；步骤五，使用定制的赤池信息准则综合评估模型的复杂度与精度，得到最优模型；本发明利用置信规则库有效联合多项不确定性特征指标，综合完整信息，实现对复杂系统健康状态的全方位评估，同时，通过数据挖掘获取特征分布，动态构建模型集合，有效的覆盖复杂系统的多样状态及动态变化；此外，动态优化方法和动态优化策略有效的提高了模型精度和优化模型集的效率；最后对模型进行综合评估以获得一个准确性和复杂性兼顾的模型。
主权项：1.基于D-BRB的复杂系统健康状态评估模型，其特征在于，包括以下步骤：步骤一，获取复杂系统实测数据集：通过不同传感器对复杂系统各项指标进行测量，得到较为全面的评估复杂系统健康状态的实测数据集；步骤二，基于数据挖掘获取特征分布：基于误差平方和约束的K-means++挖掘历史数据，获取实测数据集的特征分布，构造新的参考值集合；步骤三，动态构建置信规则库模型集合：根据不同参考值数量动态构造复杂系统健康状态评估模型集合，复杂系统状态的动态变化过程以及复杂的数据分布被有效应用到建模中；步骤四，动态优化置信规则库集合：设计了一种新的动态优化策略，保证了BRB模型参数以及模型集的优化效率；步骤五，综合评估置信规则库的准确性与复杂性：一种定制的赤池准则被提出，AIC在保证所选模型有效捕捉数据中的复杂关系的同时，又不至于因模型复杂而失去泛化能力，有助于进一步提高模型实际应用中的有效性和可靠性；步骤六，基于动态置信规则库的复杂系统健康状态评估模型建立：AIC准则被用作模型评价指标，建立基于动态置信规则库的复杂系统健康状态评估模型。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 哈尔滨师范大学 基于D-BRB的复杂系统健康状态评估模型
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