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公开(公告)号:CN107341575A
公开(公告)日:2017-11-10
申请号:CN201710556938.5
申请日:2017-07-10
Applicant: 桂林电子科技大学
CPC classification number: G06Q10/04 , G06Q30/0605
Abstract: 本发明公开一种基于回答集程序设计的交易双方的最优稳定匹配方法,首先根据买方和供应商的选择属性信息计算得到双方的感知吸引力;然后将感知吸引从大到小排序,建立双方各自的完全偏好列表,并引入并引入信誉度来建立相应的不完全偏好列表。最后采用回答集程序设计(ASP)对上述偏好列表进行描述编码,在DLV求解器中运行该程序可以得到所有的稳定匹配,并以双方最大满意为目标,可获得最优稳定匹配。
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公开(公告)号:CN107103361A
公开(公告)日:2017-08-29
申请号:CN201710238014.0
申请日:2017-04-13
Applicant: 桂林电子科技大学
Abstract: 本发明公开一种基于粗糙集与回答集的变压器故障诊断方法和系统,通过故障编码对应相应的故障类型,从而构成故障诊断知识库,通过气体采样器采集特征气体含量与知识库中的知识匹配,最终自动产生诊断结果。本发明是以知识表示为基础,以实用化为目的,可以轻松的处理庞大的未加整理的知识,能够与知识的追加、修正和清除进行简单地对应,适用于规则和数据具有模糊度的场合。本发明将粗糙集理论与ASP程序相结合,构建了基于粗糙集理论与ASP的变压器故障诊断专家系统‑‑RS‑ASP,该方法对三比值法的临界值进行处理,使原三比值法更加完整,准确率更高。
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公开(公告)号:CN107103361B
公开(公告)日:2021-01-26
申请号:CN201710238014.0
申请日:2017-04-13
Applicant: 桂林电子科技大学
Abstract: 本发明公开一种基于粗糙集与回答集的变压器故障诊断方法和系统,通过故障编码对应相应的故障类型,从而构成故障诊断知识库,通过气体采样器采集特征气体含量与知识库中的知识匹配,最终自动产生诊断结果。本发明是以知识表示为基础,以实用化为目的,可以轻松的处理庞大的未加整理的知识,能够与知识的追加、修正和清除进行简单地对应,适用于规则和数据具有模糊度的场合。本发明将粗糙集理论与ASP程序相结合,构建了基于粗糙集理论与ASP的变压器故障诊断专家系统‑‑RS‑ASP,该方法对三比值法的临界值进行处理,使原三比值法更加完整,准确率更高。
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