粗集理论及其在旋转机械故障诊断中的应用(四)决策表属性的约简

在旋转机械典型故障实验的基础上，按照粗糙集理论的要求，对采集的各种信息由数据库向符合粗集理论要求的知识库的转换，建立故障振动特征决策表。在决策功能不变的前提下，利用区分矩阵和区分方程，对决策属性进行简化，并寻找属性集的核和属性集合的选优。通过对4种典型旋转机械故障的频域特性表的约简，将6个条件属性简化为3个条件属性。     

粗集理论及其在旋转机械故障诊断中的应用(一)粗集理论基本知识

粗集理论是对不精确、不完整、不确定的数据进行上近似和下近似的计算、分类和约简，寻找其隐含的关系和模式，产生新的规则，确定规则的可信度。介绍了知识库的形式化定义、知识的等价、约简等一些基本概念，提出了旋转机械故障诊断知识表达系统的思路。     

邻域粗糙集和Fisher判别法结合的转子故障决策规则提取方法

针对旋转机械故障诊断知识获取困难的问题,将邻域粗糙集和Fisher(费舍)判别法相结合,对从故障数据库中提取决策规则的方法进行了研究.首先基于邻域粗糙集理论对转子故障的时域特征属性集进行属性约简,据此达到消除冗余属性的目的,然后再依据费舍判别法对故障数据集进行故障模式识别.通过处理转子实验台数据来对该方法进行的验证以及与传统方法进行的对比情况表明:本方法在节省数据存储空间的同时还具有能够获得较准确的故障分类决策规则能力.     

基于可辨识矩阵的动态属性约简算法

可辨识矩阵是粗集理论中可以标识决策属性和条件属性之间关系的矩阵。根据数据库的动态建立特性，提出了一种基于粗集理论中的可辨识矩阵的动态属性约简算法，利用数据的动态性和可辨识矩阵的特性对己有的属性约简进行修正，并通过实例证明了这种算法的有效性，该算法极大地节省了计算量，提高了算法的执行效率。     

粗糙集理论在内燃机柱塞故障诊断中的应用

在对内燃机柱塞等故障利用神经网络进行诊为的基础上，引入粗糙集理论，对其在故障诊断特征参数属性优化中的运用进行了探索，并对故障诊断决策进行属性约简，剔除其中不必要的属性，揭示了故障诊断条件属性内在的冗余性，降低了神经网络构成的复杂性，最后给出了属性约简的结果。     

一种基于综合智能计算的模拟电路故障诊断方法

文章针对目前模拟电路故障诊断中存在的容差和非线性特性所带来的诊断难点,提出了一种基于粗集-主成分分析的模拟电路故障诊断的方法。这种方法利用粗集理论属性约简、数据归一化、主成分分析对输入数据进行预处理,提取主要参数,然后利用神经网络对各种状态下的特征向量进行分类决策,实现模拟电路的故障诊断。对标准电路仿真结果表明:该方法能够实现快速故障检测与定位,具有准确率高的特点。     

一种基于综合智能计算的模拟电路故障诊断方法

文章针对目前模拟电路故障诊断中存在的容差和非线性特性所带来的诊断难点,提出了一种基于粗集-主成分分析的模拟电路故障诊断的方法。这种方法利用粗集理论属性约简、数据归一化、主成分分析对输入数据进行预处理,提取主要参数,然后利用神经网络对各种状态下的特征向量进行分类决策,实现模拟电路的故障诊断。对标准电路仿真结果表明:该方法能够实现快速故障检测与定位,具有准确率高的特点。     

基于粗集理论与神经网络的电力系统负荷预测VoIP系统的QoS

介绍了一种基于粗集理论与神经网络相结合的电力系统负荷预测方法.运用粗集理论方法对不确定、不完整的历史数据进行属性的约简分析,并将约简后的属性作为人工神经网络的输入进行负荷预测;改进基因算法对神经网络权值修正.算例表明该方法可行、有效.     

基于相似关系的不完备决策表属性约简

粗集理论是一种处理不精确，不完全与不相客知识的新的数学工具．属性约简是粗集理论研究的核心问题之一．通过属性约简，简化信息表的属性雏数．在许多情况下面临的信息系统是不完备的，本文研究不完备信息系统下决策表的属性约简问题．     

基于粗糙集理论的特征提取方法

约简是粗集理论的重要概念,由定义计算约简是一个典型的NP问题且由于约简的不唯一,往往最后获得的属性集并非是最好的属性。本文针对Rought set理论的属性约简进行了研究。研究了通过可辨识矩阵求得属性约简集,利用Rought set与灰色理论相结合,提出一种属性约简的启发式算法。实验证明可以获得约简集合中最有利的属性。