决策树算法在模块故障预测中的应用

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中文摘要：某型波束控制处理器是应用于某课题的一种故障率较高的控制电路板,其故障定位主要依靠专业人员的经验.针对该模块故障定位准确率不高的问题,提出一种基于ID3决策树算法的故障预测方法.通过对已有的故障定位记录进行梳理,建立特征工程、计算属性分类信息熵、递归建立决策树,得到故障预测的最优决策树模型.实验分析表明,基于ID3决策树的故障预测方法充分发挥了计算机的计算优势和机器学习算法的数据挖掘能力,对故障的分析定位预测准确率超过86.5％.

外文标题：Application of Decision Tree Algorithm in Module Fault Prediction

作者：

梁一峰、曲一萍、余怀秦、薛磊

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作者单位：

西南电子设备研究所,四川成都 610036

关键词：

机器学习特征工程故障预测决策树

出版年：

2022

DOI：

10.16311/j.audioe.2022.11.031