基于Rough Sets-C4.5的故障征兆提取与判别

针对原始信息系统往往存在大量重复样本和冗余属性,从而影响实际故障诊断的精度和速度这一问题,介绍了一种基于粗糙集和决策树C4.5算法相融合的故障诊断模型,用于设备的精确和快速故障诊断.利用粗糙集具有较强的处理不确定和不完备信息的能力,对原始样本集进行离散化及约简处理;同时,利用决策树C4.5算法对约简后的决策表进行快速学习并形成树状故障分类器.以实例介绍了利用该模型进行故障诊断的完整过程.     

基于决策技术和粗糙集理论的诊断知识库构建研究

针对目前诊断推理中知识库构建存在知识获取困难,提出了一种基于粗糙集和决策理论的诊断知识库构建模型.该模型引入决策技术和粗糙集理论,对源数据进行预处理,构建决策表,通过属性约简和属性值约简获取故障诊断的最小约简属性集和诊断规则,并建立诊断规则知识库.实例证明在保持故障诊断分类结果的情况下,该方法可以提取出最能反映故障的特征知识,并能有效地解决诊断知识库构建中规则获取的知识冗余或缺失问题,显著提高故障诊断的精度和效率.     

一种粗糙模糊神经网络分类器及其应用

提出了一种粗糙模糊神经网络分类器的模型。其过程为:利用粗糙集理论获取分类知识,根据训练样本建立决策表,进行决策表属性值离散化、属性约简和分类规则的提取;依据约简后决策表的属性、经模糊化处理的属性值及分类规则构造粗糙模糊神经网络分类器。该分类器可以有效地克服粗糙集规则匹配方法抗噪声能力和规则泛化能力差的缺点;同时可简化神经网络的结构,加快网络的训练速度。并详细介绍了该分类器用于汽车车牌字符识别的步骤和实验结果。     

基于粗糙集理论的规则提取算法

粗糙集理论的主要思想是在保持分类能力不变的前提下,通过属性约简和值约简,提取决策规则。本文主要是提出了利用隶属度函数进行值约简的同时提取决策规则的算法。利用该算法可在不求得核值表的情况下,直接找到各规则的最小条件属性集,获得决策表的所有决策规则。     

基于粗糙集的旅游突发事件属性约简

通过对大量旅游突发事件的样本数据进行分析和处理,给出了旅游突发事件中决策系统的构建过程,该过程包括属性提取、属性分类(将属性分为条件属性集和决策属性集)和数据清洗.然后在此基础上构建了一个广泛适用的决策表,并应用粗糙集中基于Pawlak属性重要度的属性约简算法对该决策表进行了属性约简.经过属性约简后,在保持决策表的条件属性和决策属性依赖关系不变的前提下,降低了决策表相对于决策属性的条件属性个数,减少了论域的样本数目,从而可以得到一个更有价值的决策表系统.实验结果表明,在约简后的决策表中可更容易地得出简洁实用的决策规则,甚至可以发现一些潜在的决策关系,能在一定程度上提高旅游突发事件关联规则的获取和决策能力.     

基于粗糙集理论的电力系统故障诊断

鉴于粗糙集理论具有在处理不精确问题时,不需要提供待求解问题所需处理的数据集合之外的任何先验信息的特点,运用粗糙集方法把保护和断路器的信号作为对故障分类的条件属性集,并考虑了各种可能发生的故障情况,以此建立决策表。然后实现决策表的自动化简和约简。搜索决策表的约简形式,区分关键信号和非关键信号,从故障样本集中导出诊断规则,从而达到在不完备信息下快速准确地进行故障诊断的目的;揭示了这种方法的有效性。     

基于粗糙集的装备故障诊断系统的算法研究

通过设计基于粗糙集的装备故障诊断系统框架,以大屏幕投影系统的设备故障记录作为样本集,研究了粗糙集在装备故障诊断系统中的应用。针对数据预处理中缺失数据的填补问题,采用粗糙集理论和统计学理论相结合的方式,最大限度的保留了原始信息、产生规则的数量和可靠性;针对知识约简中规则生成速度慢等问题,采用了基于粒计算的粗糙集知识发现算法,将决策表中的属性集转换为二进制的矩阵对象,把复杂的知识约简转化为矩阵运算,降低了知识约简的时间复杂度,提高了生成规则运算效率,实现了故障诊断知识的快速自动获取。     

基于粗糙集理论和贝叶斯网络的断路器故障诊断方法

为了快速准确地诊断出断路器的故障原因,笔者提出了一种断路器的故障诊断方法。该方法以粗糙集理论为基础,建立故障征兆属性集和故障诊断决策表,并通过约简决策表形成最小故障诊断规则。基于最小故障诊断规则建立贝叶斯网络模型,利用贝叶斯网络实现断路器故障诊断的快速概率推断。经真空断路器故障的实例分析表明,该方法是可行有效的。     

基于粗糙集理论和因果图的故障诊断

【目的】复杂系统发生故障时会导致许多冗余信息产生，以此建立的因果图模型结构复杂，推理难度较大，针对这个问题提出了基于粗糙集和因果图理论的故障诊断方法。【方法】先根据历史故障数据建立决策表，利用粗糙集理论对决策表进行属性约简得到最小决策表，再根据最小决策表对原始因果图进行约简，最后利用约简后的因果图模型进行故障诊断推理。【结果】从一定程度上降低了因果图模型的复杂程度，从而提升了推理速度。【结论】以某电网为例应用此方法，因果图模型的确得到了简化，样本检验结果也与实际结果一致，说明了该方法的可行性和准确性。     

基于粗糙集的遗传算法在数据挖掘中的应用

应用粗糙集对知识分类的特点,结合遗传算法进化理论,提出了新的数据挖掘模型;针对大数据表字段过多、信息冗余大的特点,采用粗糙集的理论方法进行处理,在改进数据预处理方法的基础上,对条件属性进行约简,提出了改进的属性约简算法;指出对于数据量大的决策表仅仅属性约简是不够的,对大量的规则还要进行筛选提取,结合遗传算法进行优化筛选处理,通过选择、交叉、变异后从大量的规则中得到较优的规则集.     

基于Rough集实现判定树归纳分类算法的简化

Rough集理论提供了一种新的处理不精确、不完全与不相容知识的数学方法，在决策表中快速、有效地挖掘出缺省规则。本文将Rough集属性约简应用到判定树归纳分类方法中，明显优化判定树，简化数据挖掘的过程。     

基于粗糙集理论的内燃机故障诊断专家系统

在故障诊断专家系统的基础上,引入粗糙集理论,并以信息系统属性值表为主要工具,专家系统中的规则进行约简并剔除不必要的属性,揭示了故障诊断信息中内的冗余性,降低了故障诊断专家系统构成的复杂性,并建立了简化后的决策规则。     

Application of Rough Set Theory in Fault Diagnostic Rules Acquisition

Rough set theory is a new mathematical tool to deal with vagneness and uncertainty. But original rough sets theory only generates deterministic rules and deals with data sets in which there is no noise. The variable precision rough set model （VPRSM） is presented to handle uncertain and noisy information. A method based on VPRSM is proposed to apply to fault diagnosis feature extraction and rules acquisition for industrial applications. An example for fault diagnosis of rotary machinery is given to show that the method is very effective.     

装载机故障诊断属性约简算法

为了提高以先验知识进行智能诊断的效率,对粗糙集理论的约简算法进行了研究,提出了基于可分辨矩阵一种改进的属性约简算法,将其应用于装载机故障诊断决策表的属性约简.实践证明该算法对属性约简是有效的.     

基于粗糙集理论旋转机械频域特性的故障诊断

应用粗糙集理论将旋转机械转子的频域信息作为研究对象, 从转子故障实验的频域图表及其相关数据中, 构造符合粗糙集理论要求的决策表, 并对决策表进行约简, 得到旋转机械故障诊断的决策规则, 通过区分矩阵和区分方程寻找决策表的约简和核, 最后优化鳞选出决策表的最小约简形式.     

一种基于粗糙集理论的设备故障诊断方法

粗糙集理论是一种处理模糊和不确定知识的数学工具。本文根据粗糙集理论,对设备的振动故障诊断决策表进行属性约简,以提取故障识别的重要属性,降低决策表的冗余性。分析表明,粗糙集理论应用于故障诊断可得到更清晰、简明的诊断规则。     

粗糙集理论在内燃机故障诊断专家系统中的应用

在故障诊断专家系统的基础上，引入粗糙集理论，并以信息系统属性值表为主要工具，对专家系统中的规则进行约简并剔除不必要的属性，揭示了故障诊断信号中内在的冗余性，降低了故障诊断专家系统构成的复杂性，并建立了简化后的决策规则。     

粗糙集与决策树比较研究

粗糙集和决策树都属于归纳学习方法,都可以从一个离散值决策表中抽取出规则.本文从算法过程、计算复杂性、规则个数、泛化能力、稳健性几个方面对粗糙集和决策树进行了比较研究,得出了一些重要结论,能为相关研究提供一些有价值的参考.