![](/images/graphics-bg.png)
Neural Networks and Fault Probability Evaluation for Diagnosis Issues
المؤلفون المشاركون
Kourd, Yahia
Lefebvre, Dimitri
Guersi, Noureddine
المصدر
Computational Intelligence and Neuroscience
العدد
المجلد 2014، العدد 2014 (31 ديسمبر/كانون الأول 2014)، ص ص. 1-15، 15ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2014-07-15
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
15
التخصصات الرئيسية
الملخص EN
This paper presents a new FDI technique for fault detection and isolation in unknown nonlinear systems.
The objective of the research is to construct and analyze residuals by means of artificial intelligence and probabilistic methods.
Artificial neural networks are first used for modeling issues.
Neural networks models are designed for learning the fault-free and the faulty behaviors of the considered systems.
Once the residuals generated, an evaluation using probabilistic criteria is applied to them to determine what is the most likely fault among a set of candidate faults.
The study also includes a comparison between the contributions of these tools and their limitations, particularly through the establishment of quantitative indicators to assess their performance.
According to the computation of a confidence factor, the proposed method is suitable to evaluate the reliability of the FDI decision.
The approach is applied to detect and isolate 19 fault candidates in the DAMADICS benchmark.
The results obtained with the proposed scheme are compared with the results obtained according to a usual thresholding method.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Kourd, Yahia& Lefebvre, Dimitri& Guersi, Noureddine. 2014. Neural Networks and Fault Probability Evaluation for Diagnosis Issues. Computational Intelligence and Neuroscience،Vol. 2014, no. 2014, pp.1-15.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-466661
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Kourd, Yahia…[et al.]. Neural Networks and Fault Probability Evaluation for Diagnosis Issues. Computational Intelligence and Neuroscience No. 2014 (2014), pp.1-15.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-466661
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Kourd, Yahia& Lefebvre, Dimitri& Guersi, Noureddine. Neural Networks and Fault Probability Evaluation for Diagnosis Issues. Computational Intelligence and Neuroscience. 2014. Vol. 2014, no. 2014, pp.1-15.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-466661
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-466661
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
![](/images/ebook-kashef.png)
تقوم هذه الخدمة بالتحقق من التشابه أو الانتحال في الأبحاث والمقالات العلمية والأطروحات الجامعية والكتب والأبحاث باللغة العربية، وتحديد درجة التشابه أو أصالة الأعمال البحثية وحماية ملكيتها الفكرية. تعرف اكثر
![](/images/kashef-image.png)