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針對目前衛(wèi)星在軌故障診斷后驗(yàn)證知識獲取困難，隨著衛(wèi)星在軌運(yùn)行功能或性能退化導(dǎo)致門限診斷精度下降的問題，本文深入研究了衛(wèi)星在軌管理過程中積累的異常數(shù)據(jù)和故障案例，提出了一種基于決策樹的在軌衛(wèi)星故障診斷知識挖掘方法。，該方法選擇信息增益率最大的屬性作為分割屬性，通過挖掘數(shù)據(jù)獲取各屬性的最優(yōu)分割點(diǎn)建立門限，利用剪枝策略防止決策樹過擬合或深度過大，最后梳理決策樹生成故障診斷知識。通過對算例和對實(shí)際在軌數(shù)據(jù)進(jìn)行挖掘，提取故障診斷知識，對知識的精度和差錯(cuò)分析，結(jié)果說明了本文所用方法能夠提高知識的準(zhǔn)確性同時(shí)降低誤警率。
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