基于混合诊断模型的测试性建模技术研究
JAMA：应用混合模型分析重复测量资料
JAMA：应用混合模型分析重复测量资料医学数据挖掘出品，戴云鹤译。
本篇内容翻译自Michelle A. Detry 和Yan Ma于2016年1月26日发表在JAMA的文章《Analyzing Repeated Measurements Using Mixed Models》,查看英文原文请点击“原文链接”。
纵向研究通常会包括有关病人状态或结局的多元重复测量资料，这些资料可用于评估结局的差异，或不同时间点上治愈率或死亡率的差异。
与来自不同病人的测量资料相比，来自于同一病人的重复测量资料相似度更高，分析结果时还需要考虑数据的关联性。
许多常见的统计方法（例如线性回归模型）都假定测量资料之间彼此独立，因此不适用于这种情况。
在比较不同治疗方法结局的差异时，我们可以只对最后一次测量进行分析，以判断研究结束时两组之间的结局是否存在差异。
但是，这种方法会忽略掉重复测量中的许多信息，也不能反映出每个病人的病情变化过程。
当对不同时间点的结局进行重复测量时，很多重要的临床问题就能得到解决。
JAMA最近发表的一篇研究中，Moseley等[1]对踝关节骨折病人的活动限制和生活质量（QOL）进行了测量，以判断监督锻炼计划与康复建议相结合的方式是否比单独建议更有效。
有关病人活动限制和生活质量的数据，该研究组分别在基线水平以及随访1个月、3个月和6个月时进行了测量。
作者使用混合模型2对两干预组病人不同时间点的结局进行了比较。
混合模型的使用为什么混合模型用于分析重复测量数据？当所有研究对象都即受某些相同因素的影响（例如，干预效果），又都具有某些不同的特征时（例如，踝关节骨折的程度、功能的基线水平以及生活质量），混合模型就很适合于分析研究对象不同时间点上结局的变化轨迹。
混合模型可以明确地解释同一研究对象的重复测量资料之间的关联。
对许多研究对象都产生相同效应的因素称为固定效应，而在不同研究对象之间存在差异的因素就称为随机效应。
例如，假定某种新疗法对所有病人的疗效相同，并将模型设为固定效应；但是病人的基线功能或恢复速度存在差异，因此应当选择随机效应模型。
混合系统基于模型诊断建模问题研究
诊 断过 程 中应 用 的与观 测 值进行 比较 的模 型 在 ＭＢ 研 究 中就 显得 十分 重要 。 Ｄ 本 文研 究 对混 合 系统 进行 建模 的 过程 ， 上 述 ＭＢ 动 态 系统诊 断 过程 中的第 三步 ， 是最 重要 的 一 即 Ｄ 也
水平上 ， 是急待解决的问题 。切实保障现代复杂系统的可靠性和安全性 ， 具有十分重要的意义。这首先就
需 要 能够 正确 地 检测 出系统 产 生的变 化 即故 障 ， 然后 尽 快地 采取 相应 措 施来 重 新配 置 系统 。 由于 实 际应 用 在这 方 面 有强 烈要 求 ， 以 研 究和 发展 新 的故 障检 测和 诊断 技术 已经 成 为 自动 控 制 领域 的 一 个 热点 研 究 所
摘
要： 基于模 型的诊断 是为了克服 传统 故障诊 断方法 的缺 点而兴起 的一项新 型的智能诊 断推理技术 ， 应 其
用越 来越广泛 。而 混合系统是 当前 应用 较多的动态 系统 之一 ， 故障诊断问题是 当前研 究领域的热 门。在 此 其 介绍 两种对 混合 系统进 行诊 断的 建模方 法 ， 并对 这两种 建模 方法进 行 比较找 出各 自适用 方 向 ， 别 是应 用 特 ＭＢ Ｄ技术对混 合系统进行诊 断的建模方法 ， 根据对实际航 天生态系统建模说 明混合键合 图基本原 理 ， 为进 一
丢失故障分离和控制信息。 传统的关于连续系统故 障诊断算法运用
难分 析 联机 的 实 时系统 。
Ｆ． ｉ １ ｏｅｂｓ ａ ｏ ｓ ｇ Ｍ ｄ — ｅ ｄ ｇ ｓ ｌａ ｄ ｉｎ ｉ
基于MAS的混合智能故障诊断模型研究
．
ｅ ｘ ａ ｍｐ ｌ ｅ ｉ ｓ ｕｓ ｅ ｄ ｔ ｏ ｉ ｌ ｌ ｕ ｓ ｔ ｒ ａ ｔ ｅ ａ ｎ ｄ ｖ ｅ ｒ ｉ ｆ ｙ ｔ ｈ ｅ ｅ ｆ ｆ ｅ ｃ ｔ ｉ ｖ ｅ ｎ ｅ ｓ ｓ ｏ ｆ ｔ ｈｅ ｍｏ ｄ ｅ １ ．Ｗ ｈ ｅ ｎ ａ ｐ ｐ ｌ ｉ ｅ ｄ ｏ ｎ ａ ｒ ｅ ｍｏ ｔ ｅ ｅ ｑ ｕｉ ｐｍｅ ｎ ｔ
．
Ｋｅ ｙ ｗ ｏ ｒ ｄ ｓ ： ａ ｇ ｅ ｎ ｔ ； Ｍｕ ｌ ｔ ｉ － Ａ ｇ ｅ ｎ ｔ Ｓ ｙ ｓ ｔ ｅ ｍ（ ＭＡ Ｓ ） ； ｉ ｎ ｔ ｅ ｌ ｌ ｉ ｇ ｅ ｎ ｃ ｅ ｆ ａ ｕ ｌ ｔ ｄ ｉ ａ ｇ ｎ ｏ ｓ ｉ ｓ ； ｅ ｆ ｆ ｅ ｃ ｔ ｉ ｖ ｅ ｎ ｅ ｓ ｓ
．
ｗｏ ｒ ｋ ｉ ｎ ｇ ｐ ｒ ｏ ｃ ｅ ｓ ｓ ｏ ｆ ｔ ｈ ｅ ｍｏ ｄ ｅ ｌ ａ ｎ ｄ ｔ ｈ ｅ ｉ ｎ ｔ ｅ ｒ ｎ ａ ｌ ｓ ｔ ｒ ｕ ｃ ｔ ｕ ｒ ｅ ｏ ｆ ｅ ａ ｃ ｈ ｆ ｕ ｎ ｃ ｔ ｉ ｏ ｎ ａ ｌ ａ ｇ ｅ ｎ ｔ ａ ｒ ｅ ｅ ｓ ｔ ａ ｂ ｌ ｉ ｓ ｈ ｅ ｄ ． Ａｇ ｅ ｎ ｔ ｓ ａ ｒ ｅ
（ Ｃ ｏ ｌ ｌ ｅ ｇ ｅ ｏ ｆ Ｅ ｎ ｇ ｉ ｎ ｅ ｅ ｒ ｉ ｎ ｇ ， Ｌ ｉ ｓ ｈ ｕ ｉ Ｕ ｎ ｉ ｖ ｅ ｒ ｓ ｉ ｔ ｙ ， Ｌ ｉ ｓ ｈ ｕ ｉ ３ ２ ３ ０ ０ ０ ， Ｚ ｈ ｅ ｊ ｉ ａ ｎ ｇ ）
基于多模态数据的疾病诊断模型研究
基于多模态数据的疾病诊断模型研究疾病的早期检测和诊断一直是医学界的研究热点之一。
近年来，随着医学技术的迅速发展，越来越多的多模态数据被应用于疾病的诊断和治疗中。
多模态数据是指来自不同医学检查设备或不同源的医学数据，例如图像、声音、文本等。
在这些数据中，各个模态之间存在丰富的信息交叉和互补，因此将它们进行融合可以提高疾病诊断的准确性和可靠性。
1. 多模态数据在医学领域的优势多模态数据的应用在医学领域中具有如下优势：（1）丰富的信息量：不同模态的医学数据具有不同的信息特点，将它们进行融合可以获得更丰富的信息量，以更全面、更准确地描述疾病。
（2）提高诊断准确性：多模态数据融合可以将各种模态信息之间的互补作用最大化，从而提高疾病诊断的准确性和可靠性。
（3）降低医疗风险：通过多模态数据的融合，可以大大降低临床诊断的误诊率、漏诊率，减少医疗上的风险。
2. 多模态数据在疾病诊断中的应用（1）图像数据医学影像技术已经成为病理学诊断和治疗的重要方法。
例如在肿瘤病例中，CT 、MRI 和正电子发射计算机断层扫描（PET）等成像技术在临床上广泛应用。
这些技术通过人工智能、机器学习等方法分析影像数据，可以实现对肿瘤位置、大小、形态等特征的自动提取，从而实现对肿瘤的快速、准确诊断和治疗。
（2）声音数据近年来，声音诊断技术受到了广泛的关注。
通过人工智能、机器学习等技术对人体拍打声、心跳声、呼吸声等声音进行分析和处理，可以实现对心脏疾病、呼吸系统疾病等的自动诊断。
并且声音数据的获取方法简便，可以通过患者直接讲话来获取语音，具有非侵入性优势。
（3）文本数据治疗疾病也需要多种来源的信息。
文本数据是收集详情大量信息的必需来源之一，病人的检验报告、病例研究和病历记录都需要处理。
将这些数据进行人工智能分析可以发现病史和症状上的联系。
而且文本内容可以随时间而变化，这样可以在早期病情发现时快速获得趋势，自动分析相似病例帮助医生诊断。
3. 随着深度学习技术的发展，基于多模态数据的疾病诊断模型研究取得了重大的进展。
多模态医学图像融合与诊断模型构建研究
多模态医学图像融合与诊断模型构建研究随着医疗技术的不断发展和进步，多模态医学图像融合与诊断模型构建研究成为了医学图像分析领域的热门话题。
多模态医学图像融合是指将不同的医学图像数据融合成一个综合的图像来提供更全面、准确的医学信息和更好的辅助诊断。
本文将从多模态医学图像融合的意义、方法和应用角度进行阐述，以及构建诊断模型的相关研究。
多模态医学图像融合的意义在于提高医学图像的质量、准确性和可视化效果，进而提升医生的诊断能力和效率。
传统的医学图像只能提供局部信息，缺乏全面性。
而融合不同模态的图像，如MRI、CT、PET等，可以综合不同的视角和信息，提供更全面的医学数据，从而更准确地诊断疾病。
此外，图像融合还能够减少图像噪音和伪影，改善医学图像的质量，有助于医生更好地观察和分析病变。
多模态医学图像融合的方法主要分为空域方法和变换域方法。
空域方法是基于像素级的操作，通过图像融合区域的像素值相加、平均等操作来融合不同的医学图像。
这种方法简单直观，易于实现。
但是由于未考虑像素之间的关系，可能会导致信息损失和伪影的产生。
变换域方法则是通过将不同模态的图像进行变换，如小波或奇异值分解等，然后在变换域中融合不同模态的图像。
这种方法能更好地保留不同模态图像的特性和细节信息，但计算复杂度较高。
除了方法之外，多模态医学图像融合的应用也十分广泛。
其中最常见的应用是辅助诊断和手术规划。
通过将不同模态图像的信息融合，可以提供更全面、准确的医学信息，辅助医生诊断和进行手术规划。
另外，多模态医学图像融合还可用于研究疾病的发展和变化趋势，比如肿瘤的生长和扩散。
融合不同时间点的图像数据可以更好地观察病变的变化，从而更好地评估疾病的进展情况。
诊断模型的构建是多模态医学图像融合的重要研究方向之一。
借助深度学习和人工智能技术，可以构建出高度自动化、准确性较高的诊断模型。
诊断模型是指将融合的多模态医学图像作为输入数据，利用机器学习算法来自动分析和诊断疾病。
基于相关性模型的舰船系统测试性建模与分析
基于相关性模型的舰船系统测试性建模与分析舰船系统测试性建模与分析是指在测试舰船系统的过程中，利用相关性模型来建立测试用例、测试场景和测试计划，并进行相关性分析，以评估测试的完成度和质量。
在舰船系统测试过程中，相关性模型的应用可以提高测试效率和准确性，并降低测试成本和风险。
一、相关性模型相关性模型是一种通过分析系统功能和性能之间的相关性来建立测试用例和测试场景的方法。
相关性模型可以帮助测试人员识别和优化测试用例和测试场景，以提高测试效率和准确性。
常见的相关性模型包括因果图、事件序列图、状态转换图、决策表等。
二、舰船系统测试性建模在舰船系统测试性建模过程中，测试人员需要根据系统规格说明书和需求文档，建立相关性模型，并将其转换成测试用例和测试场景。
测试用例和测试场景应该具有可测性，并能够覆盖系统的所有功能和性能需求。
舰船系统测试性建模的主要步骤如下：1、分析舰船系统的功能和性能需求，建立因果图、事件序列图、状态转换图等相关性模型。
2、将相关性模型转换成测试用例和测试场景，确保测试用例和测试场景具有可测性，并能够覆盖系统的所有功能和性能需求。
3、确定测试用例和测试场景的执行优先级和顺序，以保证测试能够按计划进行。
4、制定测试计划，包括测试的时间、地点、人员、资源等方面的安排，以确保测试的顺利进行。
三、舰船系统测试性分析在舰船系统测试过程中，测试人员需要使用相关性模型进行测试用例和测试场景的相关性分析。
相关性分析旨在评估测试的完成度和质量，以指导测试的优化和改进。
舰船系统测试性分析的主要步骤如下：1、从测试用例和测试场景的执行情况入手，分析测试的覆盖率和完整性，以判断测试的完成度。
2、从测试用例和测试场景的缺陷情况入手，分析测试的准确性和可靠性，以判断测试的质量。
3、对测试结果进行统计和分析，以发现测试中的潜在问题和优化方向。
4、制定测试优化和改进方案，以提高测试的效率和准确性。
四、结论舰船系统测试性建模与分析是测试舰船系统的重要环节，可以提高测试效率和准确性，并降低测试成本和风险。
基于模型的软件性能测试方法研究
基于模型的软件性能测试方法研究随着信息技术的发展，软件应用在人们的日常生活中的重要性日益增加，对于软件性能的高要求日益突出。
软件性能测试是软件开发生命周期的关键环节，能够保证软件的质量和稳定性。
基于模型的软件性能测试方法是当前比较流行的一种测试方法。
本文将介绍基于模型的软件性能测试方法从概念、原理、优点、应用方面对该方法进行研究，以期对相关领域的研究者和从业人员有所启示。
一、基于模型的软件性能测试方法概述基于模型的软件性能测试方法是一种以建立真实场景的模型为基础，并通过计算机模拟分析对系统性能进行测试的方法。
它将软件系统的性能模型化，将测试的环境与真实环境进行匹配，然后进行测试，最终得出模型的性能评估结果。
二、基于模型的软件性能测试方法原理基于模型的软件性能测试方法的原理基于系统性能模型，通过对系统的模型进行分析，确定系统的性能指标，如响应时间、吞吐量、并发数、负载等指标，并对系统的性能进行评估和验证。
其中，系统性能模型主要分为两类：负载模型和行为模型。
负载模型是对实际使用情况下系统的负载进行建模分析，包括用户的访问行为、并发数、请求量等。
行为模型则是对系统的行为进行建模分析，包括系统的软件结构、算法、数据结构等。
基于模型的软件性能测试方法主要基于负载模型进行测试，具体实施步骤如下：1.确定测试需求：确定测试需求和目标，包括测试的性能指标、测试的场景和引入的负载情况。
2.设计负载模型：建立系统的负载模型，包括用户的访问行为、并发数、请求量等负载信息。
3.实施测试：将负载模型交给自动化测试工具进行测试，并记录测试结果。
4.分析性能数据：对测试结果进行分析，包括性能指标的数据分析、瓶颈问题的诊断、调优方案的制定等。
三、基于模型的软件性能测试方法优点基于模型的软件性能测试方法相比于传统的性能测试方法有如下优点：1.测试效率高：基于模型的软件性能测试方法可以在软件开发的早期阶段对系统的性能进行测试，避免了在应用上线后进行性能测试的通常高成本和时间成本，提高了测试效率。
基于混合诊断模型的故障分析研究
近年来 ，国外提 出了逻 辑模型 、信 息流模 型、多 信号流 图模 型、结构模型 、混合诊 断模 型等 不同类型 的模 型．逻辑模型主要 描述功能模块 与测试 点之问的
相 关性模 型 是一种 以相 关 性推 理为基 础 的模 型，
按照故 障如 何被发现 的过程来设计 故障检测盒 隔离的
ｉ ｎ ｔ ｏ ｉｖ ｆ ｅ ｄ ｉ ｆｅ ｒ ｅ ｎ ｔ ｉ ｎ ｆ ｅ ｒ ｅ ｎ ｃ ｅ ｕｌ ｒ ｅ ｓ ． Ｔｈ ｅ ｍｏ ｄ ｅ ｌ ｉ ｎ ｇ ｏ ｆ ｈ ｙ ｂｒ ｉ ｄ ｄ ｉ ａ ｇ ｎ ｏ ｓ ｉ ｓ ｍｏ ｄ ｅ ｌ ｒ ｅ ａ ｓ ｏ ｎ ｉ ｎ ｇ ｐ ｒ ｏ ｃ ｅ ｓ ｓ ｈ ａ ｓ ｃ ａ ｒ ｒ ｉ ｅ ｄ ｏ ｎ ｔ ｈｅ ｄ ｅ ｔ ａ ｉ ｌ ｅ ｄ
Ａ ｂ ｓ ｔ ｒ ａ ｃ ｔ ： Ｈ ｙ ｂ ｒ ｉ ｄ ｄ ｉ ａ ｇ ｎ ｏ ｓ ｔ ｉ ｃ ｍｏ ｄ ｅ ｌ （ ＨＤ Ｍ） ｉ ｓ ａ ｎ ｅ ｘ ｔ ｅ ｎ ｓ ｉ ｏ ｎ ｏ ｆ ｄ ｉ ａ ｇ ｎ ｏ ｓ ｔ ｉ ｃ ｄ ｅ ｐ ｅ ｎ ｄ ｅ ｎ ｃ ｙ ｍｏ ｄ ｅ ｌ ， ｉ ｔ ｉ ｓ ａ ｍｏ ｄ ｅ ｌ ｗｈ ｉ ｃ ｈ ｍａ ｋ ｅ ｓ
关键 词： 故 障模式；功能；故障率；混合 诊断
Ｒｅ ｓ ｅ ａ ｒ ｃ ｈ ｏ ｆ Ｆａ ｕ ｌ ｔ Ａｎ ａ ｌ ｙｓ ｉ ｓ Ｂａ ｓ ｅ ｄ ｏ ｎ ｔ ｈ ｅ Ｈｙ ｂｒ ｉ ｄ Ｄｉ ａ ｇ ｎｏ ｓ ｉ ｓ Ｍｏ ｄｅ ｌ
ＹＡ Ｏ Ｌｕ ， Ｋ ＡＮ Ｇ Ｊ ｉ ａ ｎ — Ｓｈ ａ ｎ ， ＺＥＮ Ｇ Ｂｉ ｎ
（ Ｄｅ ｐ ａ ｒ ｔ ｍｅ ｎ ｔ ｏ ｆ Ｍａ ｎ ａ ｇ ｅ ｍｅ ｎ ｔ ａ ｎ ｄ Ｅ ｎ ｇ ｉ ｎ ｅ ｅ ｒ ｉ ｎ ｇ ， Ｎａ ｖ ａ ｌ Ｕｎ ｉ ｖ ｅ ｒ ｓ ｉ ｔ ｙ ｏ ｆ Ｅ ｎ ｇ ｉ ｎ ｅ ｅ ｒ ｉ ｎ ｇ ， Ｗｕ ｈ ａ ｎ ４ ３ ０ ０ ３ ３ ， Ｃ ｈ ｉ ｎ ａ ）
基于多种相关性信息测试性建模方法 论文
基于多种相关性信息的测试性建模方法研究摘要：测试性是装备的一种便于测试和诊断的重要设计特性，随着装备复杂程度和技术含量的提高，以提高产品测试性为目的的测试性设计日益受到人们的重视，而测试性建模是进行测试性设计与分析的有效手段。
借鉴多信号流图模型和相关性模型，提出一种基于多种相关性信息的测试性建模方法，给出了测试性信息获取和模型表示方法，阐述了利用该模型进行相关性计算、强连通分析、定性分析和测试性参数计算的方法。
该测试性模型直观、易于建模和求解，适合设计阶段进行的测试性分析。
关键词：测试性；相关性信息；测试性建模testability is an important design feature of equipment, which facilitates the test and diagnosis. with the improvement of technology, the complexity of equipment is becoming increasingly higher, therefore, dft (design for testability) is drawing increasing attention of people, which is implemented to improve the testability of products, and testability modeling technology has becoming an effective method of design and analysis for testability. after analyzing the principle of multi-signal flow graphs model and correlation information model, a testability model based on multi-correlation information is proposed, the way to acquiretest information and the method on model representation are presented. the processing of correlation calculation, strong connectivity analysis, qualitative analysis and test parameter calculation is introduced. this testability model is intuitive, easy to model and solve. therefore, it is suitable for test analysis in the phase of design.keyword: testability; correlation information; testability modeling1 引言测试性是装备的一种重要设计特性，具有良好测试性的装备，能够快速地检测和隔离故障，减少维修时间，降低产品全寿命周期费用。
一种基于混合建模技术的MIMO软测量建模方法
化机理模型 的未建 模特性 。因此 ， 混合 建模 方法现
已被广泛地应用并且取 得了很好 的效果 。
本文采用数据驱动建模和简化机理建模混合 的 建模思想来建立上述复合肥三种养 分含量 的 ＭＩ ＭＯ 软测量模型 。首先 ， 用基于 限定记忆 最小 二乘算 采
在 目前 的软测 量 建模 研究 中， 多输 入／ 单输 出
出数据直接 建模 ， 乎 无需 过 程对 象 的先 验知 识 。 几
但是 ， 这种建模方法通常学 习速度慢 ， 且容易造成 过
拟合现象。此外 ， 用这 种方 法建立 的模型 不具有 可
存 在较强 的耦合 和关 联 ， 因此不适 合采用 以往 的先 分别建立三 种质 量指标 的 ＭＩＯ软 测量 模 型 ， Ｓ 然后 再组合成一 个 Ｍ ＭＯ模 型 的方 法。在这种 情况下 ， Ｉ
关键词 ： 软测量 ； 混合建模 ； 分最小二 乘； 部 简化机 理建模 ； 复合肥养分含量
中图 分 类 号 ： Ｐ ７ 文 献 标 识 码 ： 文 章 编 号 ： ００３ ３ （ ０ ０ ０ －０ ７０ Ｔ ２３ Ａ １０ —９ ２ ２ １ ） ９ ３ －５ Ｏ
１ 引 言
肥 生产过 程中 ， 三个质 量变量 ： 有 氮含量 、 Ｐ ０ 含量 和 Ｋ ０含 量。保证 产 品质量 的手 段就 是控 制这 三 ， 种 质量指标在一定 的范 围内 ， 如果 复合肥 产品 中养 分 氮、 五氧化二磷 、 氧化钾 的含量低 于一定 指标 ， 则 生产 的复合肥产 品不合格 ， 需返工重新加工 ， 而增 从
括部分最小 二乘 （ Ｌ ） ＰＳ 回归方法 、 人工 神经 网络
方法 和支持 向量机 回归方法 。机理建模方法 和
数据驱动建模方法各有其优点和不足 。机理建模方 法能够从本质上反映工业过程 的规律 ， 可解释性强 、 外推性好 。但是建模过程 非 常复杂 ， 于一些 复杂 对 过程而言 ， 能得到的机理 模型一般 也是 经过若 干简
一种基于混合诊断模型的测试性建模方法[发明专利]
![一种基于混合诊断模型的测试性建模方法[发明专利]](https://img.taocdn.com/s3/m/3b3b65e279563c1ec4da716c.png)
专利名称：一种基于混合诊断模型的测试性建模方法专利类型：发明专利
发明人：李俊杰,张强
申请号：CN201410851529.4
申请日：20141231
公开号：CN105808805A
公开日：
20160727
专利内容由知识产权出版社提供
摘要：本发明公开了一种基于混合诊断模型的测试性建模方法。
本发明基于混合诊断模型，采用分层递阶的建模方法实现系统级的测试性建模，在此基础上融合结构模型、测试描述模型、维修模型和诊断模型实现部件级的测试性建模。
在装备的概要设计阶段，通过自顶向下建模实现模块划分和功能描述；在装备的详细设计阶段，通过自底向上建模实现各功能模块的详细设计，对提高装备的测试性与诊断水平、降低全寿命周期费用、加速装备的升级换代、有效缩短装备的研发周期具有重要意义。
本发明采用基于粒子群算法的诊断方法对混合诊断模型诊断策略进行优化，该方法可生成用户要求故障隔离精度、且平均测试费用较低的诊断策略，对于复杂装备具有实际应用价值。
申请人：北京航天测控技术有限公司
地址：100041 北京市石景山区实兴东街3号
国籍：CN
代理机构：工业和信息化部电子专利中心
代理人：梁军
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基于混合集成模型的流程工业生产品质的智能诊断方法
基于混合集成模型的流程工业生产品质的智能诊断方法下载温馨提示:该文档是我店铺精心编制而成，希望大家下载以后，能够帮助大家解决实际的问题。
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基于混合学习算法IHMCAP的故障诊断模型
基于混合学习算法IHMCAP的故障诊断模型的报告，800字
<br/>
本报告主要介绍了使用混合学习算法IHMCAP的故障诊断模型。
IHMCAP（Interactive Hybrid Modeling and Case-based Analysis）是一种混合建模和基于案例的分析的算法。
它结合
了可视化建模、故障树分析和基于案例的分析三种技术，能够非常有效地诊断隐藏复杂而错综复杂的故障。
对于使用IHMCAP进行故障诊断，首先需要确定系统的模型，其次要通过可视化建模来分析故障可能发生的原因。
该建模过程需要将相关的信息编码到系统的模型中，并将系统模型映射到多个因素和系统功能之间的关系，以确定潜在的故障原因。
接着，可以使用故障树分析的方法来进行故障的分类，即根据系统模型中收集的故障信息，运用统计、概率和抽样等方法，将故障原因细分为各个类别。
最后，基于案例分析的方法，利用历史记录中发生过的故障案例，凭借模式分析等技术，重建每一个特定的故障情况，最终得出故障的最终诊断结果。
总之，混合学习算法IHMCAP能够有效地诊断隐藏复杂而错
综复杂的故障，并且能够通过可视化建模、故障树分析和基于案例的分析三种技术，有效地检测和诊断故障。
因此，在故障诊断中应用IHMCAP模型能够取得更好的效果，能够更有效
地识别潜在的故障，将对系统的可用性和安全性起到重要作用。
混合模型在医学研究中的应用
混合模型在医学研究中的应用混合模型是一种常用的统计模型，它可以有效地捕捉到数据中的异质性，并在医学研究中发挥重要的作用。
本文将探讨混合模型在医学研究中的应用，并重点呈现几个具体的例子。
一、混合模型简介混合模型是一种独特的统计模型，它将观测数据分解为若干个成分的组合。
每个成分都有自己的概率分布和参数，这意味着混合模型能够对不同的数据子集进行建模，并捕捉到数据内部的异质性。
二、混合模型在药物疗效评价中的应用药物疗效评价是医学研究中一个重要的方面，而混合模型在该领域中发挥着重要的作用。
例如，研究人员通过对药物疗效数据进行混合模型拟合，可以识别出不同患者群体的响应模式，并且可以估计不同群体的治疗效果差异。
这对于制定个体化治疗策略具有重要意义。
三、混合模型在生存分析中的应用生存分析是医学研究中常用的一种方法，它主要用于评估患者的生存时间和生存率。
混合模型在生存分析中的应用主要体现在两个方面：一是对不同的潜在亚群进行生存模式建模，通过对混合模型进行拟合，可以得到不同亚群的生存模式和相应的生存曲线；二是对患者的不同特征进行分类，通过对混合模型进行拟合，可以得到不同特征组合下的患者的生存特征。
四、混合模型在遗传学研究中的应用混合模型在遗传学研究中也有着广泛的应用。
例如，在复杂遗传疾病的研究中，研究人员经常使用混合模型对不同的基因型进行建模，以探索不同基因型对疾病风险的影响。
混合模型可以帮助研究人员解决遗传异质性和环境因素的复杂影响，提高遗传研究的可靠性和准确性。
五、混合模型在图像分割中的应用图像分割是医学图像处理的一个重要任务，而混合模型在图像分割中的应用也是非常常见的。
通过对医学图像进行混合模型拟合，可以将图像划分为不同的区域或分割物体，并得到每个区域的概率分布和参数。
这对于医学影像的进一步分析和处理具有重要的价值。
六、总结综上所述，混合模型在医学研究中有着广泛的应用。
它可以用于药物疗效评价、生存分析、遗传学研究和图像分割等多个领域，为医学研究提供了有力的工具和方法。
混合现实技术在医疗诊断中的应用实验报告
混合现实技术在医疗诊断中的应用实验报告一、引言随着科技的不断发展，混合现实（Mixed Reality，简称 MR）技术逐渐走进了医疗领域，并为医疗诊断带来了新的可能性。
本实验旨在探究混合现实技术在医疗诊断中的应用效果和潜力，为未来的医疗实践提供参考。
二、实验背景（一）混合现实技术概述混合现实技术是一种将虚拟信息与真实世界相融合的技术，它能够让用户同时看到真实场景和虚拟的数字内容，并实现两者之间的实时交互。
（二）医疗诊断的需求与挑战在医疗诊断中，医生需要获取准确、全面的患者信息，以便做出正确的诊断和治疗决策。
然而，传统的诊断方法往往存在信息不直观、难以理解等问题，影响了诊断的效率和准确性。
三、实验目的本实验的主要目的是评估混合现实技术在以下方面对医疗诊断的影响：1、提高医生对患者病情的理解和认知能力。
2、增强医生之间的沟通与协作效果。
3、改善患者对自身病情的了解和参与度。
四、实验方法（一）实验对象选取了_____医院的_____名医生和_____名患者作为实验对象。
（二）实验设备采用了先进的混合现实设备，包括头戴式显示器、手柄等。
（三）实验流程1、对医生进行混合现实技术的培训，使其熟悉设备的操作和应用。
2、为患者进行相关的医学影像检查，如 CT、MRI 等，并将数据转换为混合现实格式。
3、医生在诊断过程中使用混合现实设备查看患者的虚拟模型和相关信息，并与其他医生进行交流和讨论。
4、患者在治疗前通过混合现实设备了解自己的病情和治疗方案。
（四）评估指标1、医生对患者病情的诊断准确性和诊断时间。
2、医生之间的沟通效率和协作满意度。
3、患者对自身病情的理解程度和治疗依从性。
五、实验结果（一）医生方面1、诊断准确性使用混合现实技术后，医生对患者病情的诊断准确性有了显著提高。
通过直观地查看患者的三维虚拟模型，医生能够更清晰地观察病变部位的形态、大小和位置，从而做出更准确的诊断。
2、诊断时间诊断时间明显缩短。
工业大数据环境下的混合故障诊断模型研究
工业大数据环境下的混合故障诊断模型研究发表时间：2020-05-07T03:27:20.195Z 来源：《中国科技人才》2020年第2期作者：佟刚刘杰霍保兴[导读] 数据驱动已经成为现阶段智能化研究的热点话题，它在工业大数据领域中得到了充分的肯定和应用，我们从以下是三种方式来分析设备故障和检测。
浙江中控技术股份有限公司浙江杭州 310053摘要：随着我国时代的不断向前发展，科技水平的提高，对于传感器、物联网、大数据等技术的应该也越来越普遍。
而工业领域也逐渐的开始应用大数据。
工业大数据对于行业具有很强的实用性，可以实时监测工作运转信息，将不确定的因素通过大数据进行排查，应用智能化手段解决故障。
工业领域的产品和装备应用智能化手段可以解决大部分的故障检测跟诊断问题。
相较于传统产品的运输以及采集大数据来说，工业大数据可以更好的收集信息，维护设备持续平稳的工作。
关键词：工业大数据；故障诊断；基于数据驱动的方法；基于知识工程的方法基于大数据产品的优势，像这种优势应用在工业领域具有很强的实用性和可靠性。
把工业领域的大数据知识和数据驱动办法两者有机的结合在一起，形成一种新的混合故障诊断模型，这种模型主要用于监测盾构机健康状况，对其进行故障诊断。
有位著名的智能系统维护专家Jay lee教授说过“现代的制造业中，存在着许多的不确定因素。
”不确定问题可以分为两部分：可见问题和不可见问题。
可见问题是同一看到并能够得到解决的。
可见问题是大家都可以解决的问题，而不可见的问题是往往会被人们忽略的，这就好比在工业领域中的设备加工过程中，因为长时间的使用而使得性能下降、零部件出现老化等情况，员工会认为设备在工作过程中可以持续很长一段时间，但是实际的情况并非如此，工厂中的设备只要它在运转就会有损耗。
工业大数据就可以将这些损耗通过技术更加透明化，在设备使用过程中会产生数据，这些数据被系统进行信息处理，从而来排查不确定的因素，工厂的负责人可以时刻掌握最新的设备，使得工厂可以按时按质量完成工作。
一种新的混合智能预测模型及其在故障诊断中的应用
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模型驱动的核电站混合式故障诊断策
模型驱动的核电站混合式故障诊断策论文摘要：模型驱动的混合式故障诊断是目前核电站的发展趋势，本文基于此，探讨了一种混合式故障诊断策略。
该策略结合了物理模型和数据驱动模型，并使用了强化学习算法对诊断进行优化。
本文还对该策略进行了仿真验证，结果表明，该策略能够在多种故障情况下实现精准诊断，并对故障处理提供有价值的参考。
关键词：模型驱动，混合式故障诊断，物理模型，数据驱动模型，强化学习算法第一章引言随着核电站的发展，如何提高核电站的可靠性和安全性成为了一个关键问题。
混合式故障诊断作为一种新的指导思想正在逐渐被应用到核电站的管理和维护中。
本文旨在研究一种基于模型驱动的核电站混合式故障诊断策略，以提高核电站的健康状况和安全性。
第二章相关技术和理论这一节主要介绍了相关的技术和理论，包括模型驱动方法、故障诊断方法、深度学习算法和强化学习算法的原理和应用等方面。
第三章模型建立在这一节，我们采用物理模型和数据驱动模型相结合的方式建立了核电站的模型。
物理模型主要是基于核电站的工作原理和运行机制而建立的，而数据驱动模型是通过对历史数据的分析和归纳得到的。
我们将两种模型相结合，以提高诊断的准确性和可靠性。
第四章故障诊断算法本章主要介绍了基于模型驱动的混合式故障诊断算法。
首先，我们使用数据驱动模型进行故障诊断，通过历史数据和统计分析捕捉潜在的故障模式，并利用深度学习算法对数据进行处理和分析。
然后，我们使用物理模型进行故障诊断，通过对核电站的物理参数进行计算和分析，找出故障的具体位置和原因。
最后，我们使用强化学习算法对故障诊断进行优化，以提高诊断的效率和精度。
第五章仿真与实验我们使用仿真和实验的方式来验证我们的混合式故障诊断算法。
在仿真中，我们使用MATLAB软件进行模拟，模拟多种故障情况，包括传感器故障、电源故障和控制故障等。
在实验中，我们选取了某个具体的核电站进行测试和分析。
结果表明，我们的混合式故障诊断策略对多种故障情况下均能够实现精准诊断。
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摘要: 测试性模型是进行电子设备测试性设计与分析的基础, 因此, 构造良好的测试性模 型是进行测试 性分析的关键; 以 混合诊断 模型为基础, 对测试性建模技术进行研究; 首先, 对混合诊断模型的诊断推理进行了研究, 并在 此基础上深入分 析了功能和故 障模式之 间的故障率传递关系, 实现功能和故障模式在同一 相关性模 型中建模; 最后, 利用混 合诊断 模型对 某滤波 电路进 行测试 性建模, 并在 eX pres s 软件中进行验证, 获得该电路的测试性指标和诊断树; 事实证明, 混合 诊断测试 性建模是 一种有效 的测试性 模型, 将该模 型应 用于电子设备的诊断设计中是可行、有效的。
# 2691 #
11 2 基于功能的诊断推理
( 1) 当确认某功 能存在故障时, 直接影响该功能的所有未 被证实的故障模式均应怀疑存在故障;
( 2) 诊断时确认某功能是完好, 一直影 响该功能 的所有故 障模式均应从怀疑中被排除;
( 3) 当诊断时确认某故障模式有时影响 的所有功 能都是完 好的, 该故障模式应从怀疑中被排除。
( 11 Or dnance Engineering College, Shijiazhuang 050003, China; 21 O rdnance T echno log ical Resear ch I nstit ute, Shijiazhuang 050003, China) Abstract: T he t est abilit y model is t he f oundat ion of t h e design and th e analys is for t est abilit y of t he elect ronic in st all at ion. T heref or e, const ruct ing a good t est abilit y model is t he key of th e an alys is for t est abilit y. Th is art icl e t ak es t he hyb rid diagnost ic model as a foundat ion f or th e res earch of t he t est ab ilit y m odeling t echnology. Fir st ly, t h e diagnosi s in feren ce of t h e hybrid diagnost ic model is research ed an d t h e t ransit ive relat ion of f ailure rat e betw een t he f unct ion an d t he f ault mode is analyzed based on t he diagnosis inf erence, t hen t h e fun ct ion and t h e fault m od e are model ed in t he ident ical dependen cy m odel. Finally, t he fil ter circuit i s modeled based on t he hybrid diagn os ti c model, and t h e t est abilit y dat a an d t he diagn osis t ree of t h e circuit are got t hrough t he validat ing of t he eXpress sof tw are. It proves t hat t h e h ybrid diagnos ti c model is an eff ecti ve t est abil ity model, and appl ying t his model in t he diagn osis design of elect ronic in st al lat ion i s f easibl e and eff ect ive. Key words: t est ab ilit y m odeling; hybrid diagnost ic model; diagnost ic inf erence; eX pres s soft w are
图 1 简易功能和故障传递流图
例如, 在图 1 所示的例子 中, 有 5 个模块。对象 A 由 4 个 功能组成, 而其他 4 个模块, 每个只具有一个功能。考虑每个 功能都具有相同的故障机会开始。通过对象输出功能的故障率 总和来替换默认对象故障率。表 1 显示了混合诊断单元将用这
种相同的例子计算默认故障率。 表 1 对象和功能故障率的计算结果
关键词: 测试性建模; 混合诊断模型; 诊断推理; eXp ress 软件
Technology of Testability Modeling Based on Hybrid Diagnostic Model
Jiang Junro ng 1, H uang K aoli2, L v X iao ming 1, L ian G uangyao2
( 1) 当确认某故障模式存在故障时, 则由该故障模式 直接 影响的所有未被证实 的功能均应怀疑存在故障;
( 2) 诊断时直接影响某功能的所有 故障模式都被排除存在 故障, 则可推断该功能是完好 的。
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第 12 期
蒋俊荣, 等: 基于混合诊断模型的测试性建模技术研究
效地对电路进行测试 性建模和分析。
1 基于混合诊断模型的诊断推理
混 合诊断 ) )) 包含 功能和 故 障模 式的 诊 断设 计能 力, 主 要 指根据已知 的故障模 式的 状态 来推 断功 能的 状态, 反之 亦 然 。由于混合 诊断模型能 将系 统的 完全 功能 描述 和面 向故 障 的 BIT 测 试定义综 合起来, 混 合诊 断建 模不 仅提 供了 确定 系 统 未经测试功 能领域的 方法, 同时 帮助 分析 者确 定特 别测 试 点 , 是其它诊断 建模方 法所 不具 备的, 这也 是混 合诊 断的 核 心 内容。
混合诊断模型中故障模式 与其影响的功能之间存在 / 一直 影响0 和 / 有时影响0 的关系, 即一个故障模式可能会一 直影 响一组功能, 而 有的 故障 模式 可能 只是 有时 会影 响到 一组 功 能。由于故障模式对功能的影 响方式不同, 其推理过程也根据 二者之间的关系而有 所区别。
混合诊断模型的诊断推理 有两大类: 一是基于故障模式的 诊断推理; 二是基于功能的诊 断推理。下面分别对这些诊断推 理做简单的介绍。 11 1 基于故障模式的诊断推理
测和隔离部分, 几乎所有与可靠性相关 的统计计算都使用故障
概率来代表可靠性, 而不是故 障率。
功能故障概率 PF 可以用下面公式来进行计算:
Ni
E PF ( f i) = ( Kfi / Koi )
( 3)
j= 1
下面结合实例, 展示故障 概率的不同计算方法:
图 2 对象和功能可靠性传递流图
如图 2 所示 的实 例中, 有 4 个项 目 ( B 和 C 是多 对象 项 目) , 每个对象有 3 个功 能。4 个项 目中每 一个 都用不 同的 分 配组合, 并且默认对象和功能 可靠性值。不同的可靠性数值按 表 2 列出的进行分配 ( 设计的默认可靠 性设置成 01 001) 。
# 2690 #
文章编号: 1671-4598( 2010) 12-2690- 04
计 算机 测量 与控 制. 2010. 18( 12) Computer Measurement & Control
中图分类号: T P273
文献标识码: A
自动化测试
基于混合诊断模型的测试性建模技术研究
蒋俊荣1, 黄考利2, 吕晓明1 , 连光耀2
2 混合诊断模型的建模推理过程分析
21 1 故障率和故障概率计算方法
在混合诊断设计中包含了两种截然不同的可靠性数据: 功 能可靠性概率和故障模式可靠性概率。在混合诊断模型的推理
过程中, 故障率和故障概率的计算对于最终确定设计指标、验 证设计的可用性, 具有十分重要的作用, 下面分别对这两个指
标的计算方法进行介绍。
收稿日期: 2010-04-29; 修回日期: 2010- 06-10。 作者简介: 蒋俊荣( 1984- ) , 男, 河北枣 强人, 在读硕 士研究生, 主 要从事武器装备测试性建模与分析技术方向的研究。 黄考利( 1958-) , 男, 教授, 博士生导师, 山东潍坊人, 主要从事武 器装备测试性、智能诊断技术方向的研究。
项目
对象可靠性( 故障率)
功能可靠性( 故障率)
A
计算出 A 为 01 000004
B
计算出 B 为 01 000001
C
计算出 C 为 01 000001
D
Hale Waihona Puke 计算出 D 为 01 000001
E
计算出 E 为 01 000001
F1 默认 01 000001 F2 默认 01 000001 F3 默认 01 000001 F4 默认 01 000001 F1 默认 01 000001 F1 默认 01 000001 F1 默认 01 000001 F1 默认 01 000001
21 11 1 故障率
故障率是混合诊断单元中代表可靠性的策略名称, 并且是 一种属性的估算。
下面给出了两种计算 估值率 K0 的方 式: 当明 确定义 了对 象可靠性 Oi 时, 利用 ( 1) 式 计算; 当对 象可 靠性 Oi 使 用设 计默认时, 利用 ( 2) 式计算。
Ko = K( Oi )