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本发明公开了联合学习框架下的基于主次层级的模糊评估方法,其步骤如下:数据收集、判断设备是否有故障、构建矩阵、计算专家设定权重、进行综合评断、对结果进行融合和对工厂设备进行健康评估。该联合学习框架下的基于主次层级的模糊评估方法,引入模糊集合理论,并确定设备参数健康状态隶属度,对设备的健康状态评估是一个多属性的决策问题,将这些参数的健康状态进行融合才可以达到对目标属性判断的目的,解决了传统是非制对设备健康度的判断太粗糙的问题,专家经验与模糊概念的结合引入,具有处理不确定性问题的能量,能将来自不同信息
(19)国家知识产权局
(12)发明专利申请
(10)申请公布号 CN 114819428 A
(43)申请公布日 2022.07.29
(21)申请号 202110042924.8 G06N 20/00 (2019.01)
(22)申请日 2021.01.
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