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相似文献
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1.
一种基于粗糙集理论的设备故障诊断方法   总被引:2,自引:0,他引:2  
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。  相似文献   

2.
基于Skowron分明矩阵的有效属性约简算法   总被引:2,自引:0,他引:2  
为降低基于Skowron分明矩阵属性约简算法的复杂度,提出了简化分明矩阵及其相应属性约简的定义,并证明了基于简化分明矩阵的属性约简与基于原分明矩阵的属性约简等价.在简化决策表的基础上,定义了一个函数,该函数能度量条件属性在简化分明矩阵中出现的频率,并给出了计算该函数的快速算法,其时间和空间复杂度均为O(|U/C|).用该函数设计了一个有效的基于原分明矩阵属性约简算法,算法的时间复杂度降为O(|C||U|)+O(|C|2|U/C|),空间复杂度降为O(|U|);并用实例证明了算法的有效性.  相似文献   

3.
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。  相似文献   

4.
用属性单值表示的决策表简化算法及属性核计算   总被引:1,自引:0,他引:1  
为了降低决策表的存储空间,提高计算属性核的效率,提出了一种用属性单值表示的决策表简化算法.给出了条件属性的尺度、权值、属性单值和简化决策表的定义,以及尺度运算、权值运算、每个对象的条件属性值集合转换为一个属性单值的简化运算的严密公式,并通过决策表的可逆定理证明了简化决策表与原始决策表具有相同的信息表达能力.利用该算法简化决策表,条件属性的表达由多维降低为一维,从而有效地降低了决策表的存储空间.实验结果表明,简化决策表属性核的计算效率明显比现有决策表属性核的计算效率高,尤其是对于大型决策表,这种优势更加明显.  相似文献   

5.
将粗集理论应用到旋转机构故障的智能诊断中,在信息不完备情况下,不需要事先假设和专家经验,在粗糙度不变的情况下进行推理和在决策分明性不变意义下进行决策,找出其规律性,并提供规则的可信度;同时能对旋转机械故障的知识库的进行约简,消除多余的条件属性和冗余的信息,导出最小简化决策表。  相似文献   

6.
杜瑞娟 《科技信息》2011,(18):113-114
针对配电网发生故障后,送入调度中心海量不确定和不完整信息导致难以得出准确结论的问题。利用本文给出的基于依赖度的算法对决策表进行属性约简,得到最小约简属性。本文利用vc++语言编程实现了对故障绝决策表的约简,并通过实际算例测试,验证了算法的有效性和准确性。  相似文献   

7.
提出了电网故障诊断专家系统中基于粗糙集理论的知识获取的一种新方法,即利用分层诊断中由断路器变位信息诊断出故障区域,指导决策表中条件属性的选择,最大限度地剔除多余的条件属性,通过对决策表进行属性约简和值约简,得出故障诊断需要的诊断知识即诊断规则,并以三水地区的一个电网故障为例,说明该方法的有效性。  相似文献   

8.
基于决策支持度的不完备信息系统约简算法   总被引:1,自引:0,他引:1  
提出了一种基于决策属性支持度的属性相对约简算法。通过引入决策属性支持度对不完备决策表中属性的重要性进行了定义,并以此作为启发信息进行属性的选择,该算法的时间复杂度是多项式的。寻找决策表中最小相对约简问题是典型的NP-hard问题,采用该算法可降低问题复杂度。通过实例说明,该算法能得到不完备决策表的最小相对约简。  相似文献   

9.
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.  相似文献   

10.
【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。  相似文献   

11.
差别矩阵中会出现大量的重复元素占用大量内存,当数据太稠密时,构成的差别矩阵太大不容易操作且计算代价较高。本文提出了一种基于简化差别矩阵的属性约简算法(SDMAR),在属性约简之前,通过计算属性相似度,对属性进行了合并操作,得到简化决策表。根据简化决策表构造差别矩阵,计算差别矩阵中出现次数最多的属性并删除包含该属性的元素,当差别矩阵为空时终止操作,以达到对决策表属性约简的目的。通过算法及实例分析得到属性约简过程的时间复杂度有所减小。  相似文献   

12.
装载机故障诊断属性约简算法   总被引:1,自引:0,他引:1  
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.  相似文献   

13.
数据分类的方法直接影响着分类效果。用粗糙集理论中的区分矩阵和区分函数进行的属性约简可以很好地用于数据分类当中,基于此,提出一种数据分类方法,即用区分矩阵和区分函数约简掉信息系统中的冗余属性,得到必要的属性集;然后再约简掉每一条规则中的冗余属性值,提取出决策规则,最后按照决策规则进行分类。实验证明,用该方法实现的数据分类复杂馋低,且能有效提高分类效果。  相似文献   

14.
改进的差别矩阵及其求核方法   总被引:48,自引:0,他引:48  
粗糙集方法提供了一种新的处理不精确、不完全与不相容知识的数学工具.属性约简是粗糙集理论的重要研究内容之一,而现有的很多属性约简算法都是从信息系统(或决策表)的核开始.针对HU利用差别矩阵求解粗糙集中的核方法的错误,叶东毅提出了新的差别矩阵及其求核方法,但计算代价高.为此,给出了改进的差别矩阵定义和求核方法,该方法纠正HU方法的错误,且可有效地降低计算代价.  相似文献   

15.
通过分析低压电器的故障,提出一种基于粗糙集理论的故障诊断方法。根据故障历史样本,确定样本的条件属性集合和相应决策属性集合。对条件属性集合进行约简,实现不确定数据的简化,得到相应的规则集合,并将其应用于低压电器常见故障的诊断。  相似文献   

16.
文章将粗糙集理论、模糊逻辑推理和神经网络等方法相结合,提出一种基于粗糙集的模糊神经网络理论的复杂机械的故障诊断方法。该方法应用模糊逻辑推理建立故障诊断决策表,采用粗糙集理论对故障样本数据属性约简,将获取的主要特征属性输入到神经网络中进行训练学习,然后把检测数据输入到诊断系统中进行检测。检测结果表明,该方法在船舶柴油机的故障诊断中是有效的。  相似文献   

17.
粗糙集理论在内燃机柱塞故障诊断中的应用   总被引:2,自引:0,他引:2  
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。  相似文献   

18.
知识约简的差别矩阵启发式算法   总被引:9,自引:1,他引:9       下载免费PDF全文
首先从差别矩阵的角度 ,对决策表中属性的重要性给出度量 ,并提出了部分差别矩阵的概念 .在此基础上提出了一种基于部分差别矩阵的知识相对约简的启发式算法 ,并通过实例分析表明 ,在多数情况下该算法能够得到决策表的最小约简 .  相似文献   

19.
通过刻画决策信息系统的核属性,为张文修等学者的著作中关于决策信息系统的核属性集与其可辨识矩阵中单元素集相等的结论补充了证明.然后,针对该著作中给出的基于可辨识矩阵的求属性核算法具有较高的计算复杂性,文中提出了一种改进的决策信息系统求属性核算法,并证明了它的正确性.改进后算法的计算量随决策信息系统不协调程度的增加而减少.  相似文献   

20.
为在少量的传感器以及无先验故障知识的情况下,实现船舶电机定子故障状态的确定以及故障严重程度的划分,提出了对定子电流进行小波包变换提取故障特征,基于粗糙集理论建立可分辨矩阵,并从中提取故障诊断规则的方法.通过对电流特征信号进行小波包分解,使相应分解子频段能始终覆盖随电机转差率变化的故障特征频率;利用子频段重构系数的均方根值变化率作为特征指标,实现故障特征的提取.采用自组织特征映射网络对特征指标进行聚类,由相邻子频段的均方根值变化率组成一组学习样本的方法,减少了子频段之间混叠问题对于聚类结果的影响.实验室条件下进行了电机定子故障的实验,通过对故障数据的应用,验证了该方法的可行性.  相似文献   

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