14、人工智能FIDs分类器及其应用与肯定自适应故障检测

人工智能FIDs分类器及其应用与肯定自适应故障检测

在气象预报和分布式系统故障检测这两个不同但都至关重要的领域，研究人员不断探索创新方法以提高预测和检测的准确性与可靠性。下面我们将分别介绍用于台风降水预测的FIDs分类器以及用于分布式系统的肯定自适应故障检测（AAFD）技术。

台风降水预测的FIDs分类器

在气象预报中，准确预测台风期间的降水量对于水资源管理、防洪减灾等方面具有重要意义。为了实现更精准的降水预测，研究人员构建了FIDs算法作为定量降水预报（QPF）模型，并与传统的C4.5和平均统计模型（AVS）进行了对比。

算法介绍

• C4.5模型 ：采用分治法构建决策树，该方法由Hunt及其同事开创。详细内容可参考Quinlan的相关研究。
• FIDs模型 ：
  • 模糊集 ：经典集合论中，元素要么属于某个集合，要么不属于，这种基于二值特征函数的系统称为清晰系统。但在现实中，由于测量不精确和噪声的存在，这种假设往往不现实。而Zadeh的模糊集理论可以很好地表示认知不确定性。在模糊集理论中，论域U的模糊子集A由隶属函数$\mu_A$表征，其取值范围在[0, 1]之间。
  • 模糊决策树构建 ：与传统决策树构建过程类似，但在熵测量上有所不同。在模糊ID3中，信息增益G的计算结合了模糊集的隶属函数。相关公式如下：
    • $\frac{p_{b}}{D_{b}}=\frac{p_{k}}{D_{k}