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船舶辅助发电用发动机故障机理分析与维修决策树研究文献综述

 2020-05-04 09:05  

1.目的及意义


1:目的及意义

1.1:目的及意义

随着现代船舶技术的革新,船舶故障诊断专家系统技术日趋完备,对于船舶辅助发电用发动机故障诊断的速度、精度得到了大幅度的提高。而船舶造价高、使用年限长等特点,决定了在使用过程中,各种设备的磨损、腐蚀、损坏在所难免,发生不同程度的维修也是理所应当;但由于船舶航运进入寒冬、国际竞争日趋激烈,为了保障企业经济利益,需要在保证维修速度、精度等要求的基础上,进一步提高经济性,因此,船舶辅助发电用柴油机的维修级别分析成为航运企业关注的一项重要的实际工作。

1.2:国内外研究现状

从第一个提出的有实用的决策树算法到今天被广泛应用于各个领域的决策树算法,它经历了一个又简单到复杂、由浅显到深入的发展过程。下面是国内外决策树算法发展过程中的一些重要进展:

1) 1966年由Hunt等人研制的一个概念学习系统Cls(Concept Learning System)

2) 1979年,J.R.Quinlan提出ID3算法。它采用的是分治决策的方法,在每级节点上选择属性的时候,他是以信息增益作为选择属性的标准,以便于测试每一个非节点时,能够获得有关于被测试节点最大的类别信息。

3) 1983年,A.Patterson和T.Niblett拓展了ID算法,提出了ACLS类似概念学习的算法

4) 1993年,J.R.Quinlan又提出了C4.5算法

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