基于知识图谱和模糊推理的机械故障诊断模型

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摘  要:目前,全球制造业正快速发展,智能制造是重要的发展方向,预测性维护是重要应用场景之一。机器学习算法对数据处理有极大优势,但较难理解。基于此,对机械故障知识图谱和模糊推理的转换进行研究,将知识图谱映射到模糊本体,为数据赋予语义信息,推理得到机械故障程度。在实验数据集上测试模型,准确率为0.84,与经典分类算法SVM对比分析得出模型的有效性。(剩余11505字)

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