无线闭塞中心(RBC)系统结构、功能复杂,维护过程中积累了大量的现场诊断案例.为了有效利用历史诊断经验,将人工智能CBR(Case-Based Reasoning)技术引入到无线闭塞中心的故障诊断中,分析基于CBR的RBC故障诊断流程,运用面向对象的方法对RBC故障案例进行了表示,提出基于R-S(Rough Set)理论的案例特征属性权重计算方法,采用融合最近邻和余弦函数的相似度算法改进了传统案例推理技术的相似度算法.最后以RBC维护终端的具体案例验证提出方法的有效性.
RBC 故障诊断 CBR R-S理论 相似度