第1页共7页编号:时间:2021年x月x日书山有路勤为径,学海无涯苦作舟页码:第1页共7页基于决策树的变电站故障诊断知识表示与获取白建社,樊波,黄文华,薛钧义(西安交通大学电气工程学院,西安710049)摘要:针对传统的知识表示与获取方法的不足,提出基于决策树的知识表示与获取方法。该方法充分利用决策树把知识表示与获取融于一身的优点,使知识表示与知识获取同时进行,克服了传统人工智能系统中知识表示与知识获取分离的缺点。将其用于变电站故障诊断知识的获取与表示中,结果表明,提出的方法不仅能够实现知识的自动获取与表示,而且所获得的以决策树形式表示的知识具有很高的推理效率。关键词:变电站;决策树;知识获取;故障诊断KnowledgeRepresentationandAcquisitionBasedonDecisionTreeforSubstationFaultDiagnosisBAIJian-she,FANBo,HUANGWen-hua,XUEJun-yi(CollegeofElectricalEngineering,Xi'anJiaotongUniversity,Xi'an710047,China)Abstract:Knowledgerepresentationandacquisition(KRA)isalwaysabottleneckproblemofbuildingartificialintelligencesystem(AI),whichisbasedonknowledge.Thispaperaimedattheshortageoftheknowledgerepresentationandacquisitionmethodsatpresent,andproposedanewKRAmethodbasedondecisiontree(DT).Thisproposedmethodusedtheadvantagethatthedecisiontreepossessestheknowledgerepresentationandacquisition,andcarriedouttheknowledgerepresentation(KR)andknowledgeacquisition(KA)simultaneously,overcometheshortageoftheKRandKAseparatedintraditionalAI.Finally,theproposedmethodwasappliedtotheknowledgerepresentationandacquisitionoffaultdiagnosisforsubstation,andtheresultshowsthatnotonlyitcanimplementtheautomaticacquisitionandrepresentationofknowledge,butalsotheacquiredknowledgeindecisiontreepossessthegreatlyhighinferenceefficiency.Keywords:substation;decisiontree;knowledgeacquisition;faultdiagnosis1引言变电站的连续可靠运行十分重要,变电站的故障诊断问题获得广泛研究,第2页共7页第1页共7页编号:时间:2021年x月x日书山有路勤为径,学海无涯苦作舟页码:第2页共7页所采用的方法主要有模糊理论[1,6,10]、专家系统[2,3,6,9]、人工神经网络[2,3,4,9,10]、Petri网[5]等。基于知识的人工智能方法,首要的问题是获取专家知识并以有效的形式表示出来,以便于计算机推理。虽然专家系统和模糊推理系统采用的基于规则的知识表示方法具有简单、直观的优点,但它们一般不能进行知识的自动获取;而且基于规则的知识所采用的模式匹配推理机制,使系统的推理速度很慢,实时性很差。Petri网以图形的形式表示知识,所表示的知识不仅简单明了,而且有很高的推理速度;但与专家系统一样,不能实现知识的自动获取(Petri网模型必须人工构建)。神经网络是把知识表示与获取融于一身的方法,不仅能实现知识的自动获取,而且有很高的推理速度;但是神经网络知识表示隐含,不便于人类专家检验,而且它的灵活性很差,系统的任何变化,都必须重新进行学习,并且它的学习收敛速度很慢。决策树是由内部结点和叶结点构成的以分类与决策为目的的树,决策树学习是以实例为基础的归纳学习[7]。也就是说,决策树是通过自身的学习获取知识,并以决策树形式(通过内部结点和叶结点)表示出来,即它是把知识表示与获取融于一身的。以决策树形式表示的知识简单直观,便于人类专家检验,也具有很高的推理效率(决策树推理就是对决策树的遍历)。因此,把决策树应用到变电站故障诊断领域,不仅可以实现故障诊断知识的自动获取与表示,而且所获得的以决策树形式表示的知识具有很高的推理速度。2决策树知识表示与获取2.1决策树知识表示知识表示是一种描述专家知识的约定,以便于把人类的知识表示成机器能够处理的数据结构。良好的知识表示形式不仅可以提高知识存储的有效性和运用效率,而且可以提高人工智能系统的推理效率。通过学习生成一棵决策树,可以根据内部结...