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摘要
为了进一步发挥历史案例对于台站有效排除故障的指导作用,提出一种以朴素贝叶斯(Na6ve Bayes)为核心的天气雷达故障案例相似度检索算法,对天气雷达故障描述的向量化表示、故障特征提取、相似案例检索等关键技术进行分析,开发实现基于CINRAD/SA历史案例相似度排名的天气雷达案例推理系统。经测试应用表明,系统对于新故障信息,以相似度排名给出历史参考故障解决方案指导诊断维修,正确率达到78%左右,在故障发生时提供第一手的故障排除参考方案,有效提高天气雷达保障维护效率。
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为了进一步发挥历史案例对于台站有效排除故障的指导作用,提出一种以朴素贝叶斯(Na6ve Bayes)为核心的天气雷达故障案例相似度检索算法,对天气雷达故障描述的向量化表示、故障特征提取、相似案例检索等关键技术进行分析,开发实现基于CINRAD/SA历史案例相似度排名的天气雷达案例推理系统。经测试应用表明,系统对于新故障信息,以相似度排名给出历史参考故障解决方案指导诊断维修,正确率达到78%左右,在故障发生时提供第一手的故障排除参考方案,有效提高天气雷达保障维护效率。
