基于知識圖譜和模糊推理的機械故障診斷模型

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摘  要：目前，全球制造業(yè)正快速發(fā)展，智能制造是重要的發(fā)展方向，預(yù)測性維護是重要應(yīng)用場景之一。機器學(xué)習(xí)算法對數(shù)據(jù)處理有極大優(yōu)勢，但較難理解?；诖?，對機械故障知識圖譜和模糊推理的轉(zhuǎn)換進行研究，將知識圖譜映射到模糊本體，為數(shù)據(jù)賦予語義信息，推理得到機械故障程度。在實驗數(shù)據(jù)集上測試模型，準(zhǔn)確率為0.84，與經(jīng)典分類算法SVM對比分析得出模型的有效性。（剩余11505字）