逻辑诊断论文-滕予非,唐嘉忆,段翔兮,宋梁,李世龙

逻辑诊断论文-滕予非,唐嘉忆,段翔兮,宋梁,李世龙

导读:本文包含了逻辑诊断论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献,主要关键词:逻辑回归,双Y型外熔丝电容,故障诊断,机器学习

逻辑诊断论文文献综述

滕予非,唐嘉忆,段翔兮,宋梁,李世龙[1](2019)在《基于逻辑回归的双Y型外熔丝电容器故障诊断技术研究》一文中研究指出为提高双Y型外熔丝电容器故障诊断精度,克服传统的中性线不平衡电流受初始不平衡量影响灵敏度较低的问题,提出了将母线电压值、叁相电流有效值与中性线电流有效值信息融合,利用逻辑回归进行故障诊断的方法。该方法首先利用随机样本生成学习样本,利用仿真计算方法得到母线电压值、叁相电流有效值与中性线电流的计算结果,并计算得到规则化特征指标;其次,基于上述学习样本利用逻辑回归学习得到决策函数;最后将现场实测数据代入决策函数,最终实现故障诊断判别。仿真结果表明,与传统的单纯依赖中性线电流进行故障判断相比,该方法有效提升了故障诊断灵敏度。同时该方法简单易实现,在工程上具有较强的推广性。(本文来源于《四川电力技术》期刊2019年05期)

史磊,张普亮[2](2019)在《郑州地铁1号线车门系统故障分析及诊断逻辑优化》一文中研究指出针对郑州地铁1号线一期列车正线运营时,由于单个客室车门显黄故障,导致多起列车晚点的的情况,结合车辆门控器功能说明书、门控器诊断说明书、电气接口图、车辆控制单元软件逻辑及车辆与车门接口协议,分析其故障原因。此外,在不更改现有车辆电气线路的情况下,提出基于车门软件诊断逻辑优化的改进方案,并组织试验,取得了良好的效果。目前已经在郑州地铁1号线所有列车上应用,效果较好。(本文来源于《科学技术创新》期刊2019年29期)

王悦华,王亚军,刘东斌,赵菁,马胜海[3](2019)在《临床诊断思维模式的逻辑表达与结构化分析》一文中研究指出通过分析临床诊断叁段论规则,构建临床诊断思维模式的逻辑表达式和结构化诊断流程。临床思维过程是纵向思维和横向思维相结合的分析判断过程。临床诊断思维模式可以用一个循环判断的逻辑表达式来表示,其诊断流程则可以用一个结构化的诊断流程图来表示。以急腹症为例,所建立的临床诊断思维模式的结构化流程图可以清楚地表示患者信息数据收集过程与叁段论演绎推理过程及其相互关系。临床诊断思维模式的建立有助于临床决策思维教学课程及教学方法的设计,也有助于医学生向临床医生转变过程中临床决策思维能力的培养。(本文来源于《中国医药导报》期刊2019年28期)

陈胜,李磊[4](2019)在《基于大数据逻辑回归算法的乳腺癌诊断模型研究》一文中研究指出近年来机器学习技术快速发展,为医疗行业带来了一种全新的疾病诊断的方式,能够辅助医生进行高效诊断。乳腺癌已经成为全球女性发病率最高的恶性肿瘤,对于乳腺癌的准确诊断对于医生与病人都非常重要。本文首先介绍了大数据逻辑回归算法的基本概念与原理,接着通过sklearn机器学习库中封装的逻辑回归算法基于乳腺癌威斯康辛数据集进行了训练,最终得到了分类准确度非常高的逻辑回归模型,该模型能够对乳腺癌的诊断提出可信度高的参考意见。(本文来源于《科技经济导刊》期刊2019年24期)

王瑜[5](2019)在《逻辑诊断法在现代悦动CAN系统故障诊断中的应用》一文中研究指出一、诊断方法概述要想进行有效的故障诊断,必须理解系统的逻辑性。每一个系统都有自己的运算逻辑,故障诊断方法遵循系统的逻辑模式才能发挥更好的作用。无论采用什么诊断方法,诊断过程中都必须做好以下2个步骤:(1)掌握系统内部层级关系故障诊断之前,首先通过对系统结构、工作层级关系的认知,了解系统处于运转状态、等待状态还是关闭(本文来源于《汽车维修》期刊2019年03期)

刘中胜[6](2019)在《基于逻辑斯谛回归的高职院校教学诊断与改进的效果分析》一文中研究指出教学诊断与改进是高职院校提高教学质量和人才培养质量的重要工作,涉及到学校、专业、课程、教师和学生等多个方面。如何确定教学诊断与改进过程中各方面的工作效果是质量持续提升的保证。该文从教学诊断与改进的效果分析出发,探讨基于逻辑斯谛回归机器学习方法的效果分析模型构建,并以实例数据进行训练与预测,分析教学诊断与改进工作的效果,以提高对整体工作的效果分析的科学性和客观性。(本文来源于《科技资讯》期刊2019年15期)

刘洋,袁浩智,彭冬良,沈朝喜,汪婷[7](2018)在《一种冗余诊断式逻辑控制单元在地铁中的应用研究》一文中研究指出针对继电器易受环境影响而失效的问题,提出一种无触点电子逻辑控制单元系统取代车辆部分继电器回路,实现车辆的电气逻辑控制。该系统采用带热备冗余控制的智能自诊断技术,实现设备的健康管理自识别功能及故障板卡在线切换功能,提高了产品的可靠性。且该设备具备状态、故障数据存储功能,方便售后维护分析,提高了产品可维护性。(本文来源于《技术与市场》期刊2018年12期)

余金宝,鲁金辉,张焕楚,吴建坤[8](2018)在《浅谈利用逻辑分析法诊断岸边集装箱起重机液压系统故障》一文中研究指出本文以排查岸边集装箱起重机(以下简称"岸桥")液压系统故障的经验为基础,通过多次液压故障的诊断修复,并学习借鉴港口用户前辈对液压系统故障的诊断经验,逐步形成一套有效的液压系统故障诊断方法。本文结合岸桥起升、俯仰系统盘式制动器液压系统泵启动频繁故障分析实例讲解利用逻辑分析法诊断液压系统故障。(本文来源于《中国战略新兴产业》期刊2018年16期)

包文运,刘国富,沈德魁[9](2018)在《SCR系统喷氨自动控制逻辑应用诊断与优化研讨》一文中研究指出SCR系统是一个非线性、大迟滞的控制系统,超低排放改造完成后,SCR系统喷氨自动控制的品质有了更高的要求。本文以某650MW燃煤机组SCR系统为研究对象,结合SCR系统的反应机理,对当前SCR系统喷氨自动控制品质进行了客观诊断,同时从控制策略优化、前馈信号引入、消除测量偏差、先进算法优化等方面给出了切实可行的喷氨自动控制逻辑优化建议,对超低排放改造后机组的安全经济运行具有积极的指导意义。(本文来源于《化学工程与装备》期刊2018年03期)

刘蕾[10](2018)在《基于逻辑回归算法的乳腺癌诊断数据分类研究》一文中研究指出乳腺癌是世界范围内妇女死亡的主要原因之一,准确的诊断是乳腺癌治疗中最重要的步骤之一。本文详细讲解了逻辑回归模型的原理知识,结合Sklearn机器学习库的Logistic Regression算法对乳腺癌威斯康辛(诊断)数据集进行了数据分类。由于该数据集分类标签划分为两类(恶性、良性),能够很好地适用于逻辑回归模型。用基于两个特征的逻辑回归模型得到的分类结果表明,当选取平均半径和最大周长两个特征时,分类精度最高(95.72%)。与以往的方法相比,该方法在性能上有所提高。(本文来源于《软件工程》期刊2018年02期)

逻辑诊断论文开题报告

(1)论文研究背景及目的

此处内容要求:

首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景,再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题,并提出你的论文准备的观点或解决方法。

写法范例:

针对郑州地铁1号线一期列车正线运营时,由于单个客室车门显黄故障,导致多起列车晚点的的情况,结合车辆门控器功能说明书、门控器诊断说明书、电气接口图、车辆控制单元软件逻辑及车辆与车门接口协议,分析其故障原因。此外,在不更改现有车辆电气线路的情况下,提出基于车门软件诊断逻辑优化的改进方案,并组织试验,取得了良好的效果。目前已经在郑州地铁1号线所有列车上应用,效果较好。

(2)本文研究方法

调查法:该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。

观察法:用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。

实验法:通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。

文献研究法:通过调查文献来获得资料,从而全面的、正确的了解掌握研究方法。

实证研究法:依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。

定性分析法:对研究对象进行“质”的方面的研究,这个方法需要计算的数据较少。

定量分析法:通过具体的数字,使人们对研究对象的认识进一步精确化。

跨学科研究法:运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。

功能分析法:这是社会科学用来分析社会现象的一种方法,从某一功能出发研究多个方面的影响。

模拟法:通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。

逻辑诊断论文参考文献

[1].滕予非,唐嘉忆,段翔兮,宋梁,李世龙.基于逻辑回归的双Y型外熔丝电容器故障诊断技术研究[J].四川电力技术.2019

[2].史磊,张普亮.郑州地铁1号线车门系统故障分析及诊断逻辑优化[J].科学技术创新.2019

[3].王悦华,王亚军,刘东斌,赵菁,马胜海.临床诊断思维模式的逻辑表达与结构化分析[J].中国医药导报.2019

[4].陈胜,李磊.基于大数据逻辑回归算法的乳腺癌诊断模型研究[J].科技经济导刊.2019

[5].王瑜.逻辑诊断法在现代悦动CAN系统故障诊断中的应用[J].汽车维修.2019

[6].刘中胜.基于逻辑斯谛回归的高职院校教学诊断与改进的效果分析[J].科技资讯.2019

[7].刘洋,袁浩智,彭冬良,沈朝喜,汪婷.一种冗余诊断式逻辑控制单元在地铁中的应用研究[J].技术与市场.2018

[8].余金宝,鲁金辉,张焕楚,吴建坤.浅谈利用逻辑分析法诊断岸边集装箱起重机液压系统故障[J].中国战略新兴产业.2018

[9].包文运,刘国富,沈德魁.SCR系统喷氨自动控制逻辑应用诊断与优化研讨[J].化学工程与装备.2018

[10].刘蕾.基于逻辑回归算法的乳腺癌诊断数据分类研究[J].软件工程.2018

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