为了提高电机的使用寿命,提出将案例推理技术应用到电机的故障诊断中。首先,根据给出的案例集,为了能快速且能准确的给出决策,引入主成分分析进行属性约简;然后,采用熵权法计算各属性的权重值,使用加权KNN检索方法计算源案例与目标案例之间的相似度;最后,提出的方法和无权重案例检索方法、典型的BP神经网络进行对比分析。结果表明:此方法的案例检索的准确率较高,验证该方法具有有效性与可行性。
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