کد مقاله | کد نشریه | سال انتشار | مقاله انگلیسی | نسخه تمام متن |
---|---|---|---|---|
6883248 | 1444169 | 2018 | 11 صفحه PDF | دانلود رایگان |
عنوان انگلیسی مقاله ISI
Genetic case-based reasoning for improved mobile phone faults diagnosis
ترجمه فارسی عنوان
استدلال مبتنی بر پرونده ژنتیکی برای تشخیص خطاهای تلفن همراه بهبود یافته است
دانلود مقاله + سفارش ترجمه
دانلود مقاله ISI انگلیسی
رایگان برای ایرانیان
کلمات کلیدی
تشخیص خطا تلفن همراه، الگوریتم ژنتیک، استدلال مبتنی بر مورد، تشخیص گسل هیبریدی،
موضوعات مرتبط
مهندسی و علوم پایه
مهندسی کامپیوتر
شبکه های کامپیوتری و ارتباطات
چکیده انگلیسی
Different types of fault diagnostic applications that utilize case-based reasoning (CBR) are applied in the diagnosis process. However, CBR cannot provide solutions to unanticipated or unknown problems. Therefore, further investigation of the retrieval and revision mechanisms of CBR is essential in improving the diagnosis accuracy and precision of the method. This study proposes a hybrid scheme that combines the genetic algorithm and CBR (GCBR) to improve CBR diagnosis. CBR applies experience and knowledge on existing cases of fault diagnosis to newly provided cases. The genetic algorithm aggregates and revises relevant cases to provide solutions to unknown cases. GCBR is implemented in a mobile phone fault diagnosis application. This domain is a good testing environment because mobile phones are of various types and models. Test results show that GCBR can detect several mobile phone faults with average accuracy 98.7%.
ناشر
Database: Elsevier - ScienceDirect (ساینس دایرکت)
Journal: Computers & Electrical Engineering - Volume 71, October 2018, Pages 212-222
Journal: Computers & Electrical Engineering - Volume 71, October 2018, Pages 212-222
نویسندگان
Mazin Abed Mohammed, Mohd Khanapi Abd Ghani, N. Arunkumar, Omar Ibrahim Obaid, Salama A. Mostafa, Mustafa Musa Jaber, M.A. Burhanuddin, Bilal Mohammed Matar, Saif khalid abdullatif, Dheyaa Ahmed Ibrahim,