论文摘要
人工智能和数据挖掘是构建在认知科学、神经心理学、机器学习、数据科学和统计学上的交叉学科。它为人机工程问题的研究与分析,尤其是对复杂人机系统的性能预测与健康管理提供了强有力的计算与分析工具。文中首先分别给出了人工智能与数据挖掘的发展简史以及主要的研究领域和研究途径,而后给出了三个典型算例,分别对矿井作业的安全问题采用小波神经网络方法进行评价,对某系统的性能用模糊神经网络进行预测,对飞行员的脑力负荷用Bayes判别函数法,从主观评价、作业绩效和多项生理指标的角度进行了综合测评。上述典型算例表明:智能算法和数据挖掘技巧,可以有效地处理人机工程中的PHM问题。
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文章来源
类型: 期刊论文
作者: 王伟
关键词: 人机工程,人工智能,数据挖掘,健康管理,性能预测
来源: 华北科技学院学报 2019年05期
年度: 2019
分类: 工程科技Ⅰ辑,基础科学,工程科技Ⅱ辑,信息科技
专业: 生物学,工业通用技术及设备,计算机软件及计算机应用,自动化技术
单位: 清华大学MEM教育中心
分类号: TP18;TP311.13;TB18
页码: 100-109
总页数: 10
文件大小: 512K
下载量: 175
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