空調(diào)制冷劑充注量異常檢測(cè)算法設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn).pdf

1、空調(diào)在日常生活中已經(jīng)得到了廣泛的應(yīng)用，隨著機(jī)組的不斷運(yùn)行，空調(diào)不可避免的會(huì)出現(xiàn)故障。制冷系統(tǒng)是空調(diào)的核心部分，在制冷系統(tǒng)中，制冷劑充注量故障是比較重要和典型，擁有較高的研究?jī)r(jià)值的故障之一。因此，科學(xué)而準(zhǔn)確的檢測(cè)出空調(diào)制冷劑充注量是否發(fā)生故障對(duì)于提高空調(diào)的運(yùn)行效率和使用壽命，節(jié)約資源具有重要的意義。隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)的不斷進(jìn)步，數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)為提高空調(diào)機(jī)組運(yùn)行的安全性和高效性提供了一個(gè)有效的解決思路。
　　針對(duì)以上提到的內(nèi)容，闡述了故障診

2、斷的研究現(xiàn)狀及相關(guān)技術(shù)，研究了相關(guān)機(jī)器學(xué)習(xí)算法，進(jìn)一步深入研究了如何使用機(jī)器學(xué)習(xí)算法完成空調(diào)制冷劑充注量異常檢測(cè)這一實(shí)際應(yīng)用問(wèn)題。
　　論文首先研究了決策樹(shù)算法的內(nèi)容，介紹了幾種常見(jiàn)的決策樹(shù)算法包括ID3算法、C4.5算法、CART算法，并且針對(duì)CART算法處理連續(xù)屬性分割時(shí)的不足，研究了相關(guān)的改進(jìn)。隨后研究了支持向量機(jī)算法的內(nèi)容，并且在此基礎(chǔ)上學(xué)習(xí)了使用遺傳算法進(jìn)行參數(shù)尋優(yōu)的思想，使用GA-SVM對(duì)懲罰因子C，核函數(shù)參數(shù)σ進(jìn)行參