申请/专利权人：西安交通大学;西安景辉信息科技有限公司

申请日：2021-01-13

公开（公告）日：2024-04-02

公开（公告）号：CN112949022B

主分类号：G06F30/20

分类号：G06F30/20;G06F17/16;G06N5/048;G06F119/02

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.04.02#授权;2021.07.02#实质审查的生效;2021.06.11#公开

摘要：本发明公开了一种集成专家系统用模糊证据推理方法、存储介质及设备，对输入ES‑FER模型指标层的油液各指标监测数据进行归一化处理；然后对属性层数据进行模糊化处理，得到各属性隶属于各个状态等级的隶属度矩阵；使用专家系统制定置信规则库，然后基于置信规则库对得到的属性隶属度矩阵进行模糊推理，得到Nr条推理结果；应用证据推理算法进行合成得到最终的基本概率分配函数，在最终的基本概率分配函数中取最大概率所对应的状态等级作为油液最终的综合状态评估等级，并将结果输出。本发明消除了油液监测过程中产生的不确定性，大大提高了油液状态评估的准确性。

主权项：1.一种集成专家系统用模糊证据推理方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、构建包含指标层、属性层、专家系统和状态层的ES-FER模型，ES-FER模型中，指标层为油液监测中的指标；属性层由拥有相同特征的指标集合所组成；专家系统是应用专家经验制定的置信规则库；状态层为模型的输出层，输出当前油液状态的好坏，将状态等级划分为{H1,H2,…,Hc…,HN}，从H1到HN分别表示状态从好到坏共N个状态等级；S2、对输入ES-FER模型指标层的油液各指标监测数据进行归一化处理，使数据处于[0，1]之间；S3、通过属性层计算属性数据值，各属性的数据值由步骤S2归一化处理后的对应指标监测数据按照进行加权融合计算，然后对属性层数据进行模糊化处理，得到各属性隶属于各个状态等级的隶属度矩阵；S4、使用专家系统制定置信规则库，然后基于置信规则库对步骤S3得到的属性隶属度矩阵进行模糊推理，得到Nr条推理结果，N为状态等级数，r为属性数目；S5、将步骤S4得到的每条推理结果作为基本概率分配函数，应用证据推理算法进行合成得到最终的基本概率分配函数，在最终的基本概率分配函数中取最大概率所对应的状态等级作为油液最终的综合状态评估等级，并将结果输出；将规则推理结果应用ER算法对Nr条推理结果进行依次融合：r表示属性数目，消除油液状态评估中的不确定性，计算得到融合后的最终推理结果并确定模型输出油液综合状态评估等级H；融合后的最终推理结果如下：[H1,mH1,…,HN,mHN,Θ,mΘ]模型输出油液综合状态评估等级H为：H＝Hc,mHc＝max{mH1，mH2，…mHN}其中，{H1,H2,…,Hc…,HN}为状态等级，Θ为全集，mH1表示状态等级为H1的概率值；每次融合的公式如下：

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