变精度粗糙集β下近似属性约简

从属性集角度研究变精度粗糙集模型的属性约简问题,在对象集上定义了一种β下近似二元关系,并利用这种关系建立了属性集及其幂集上的等价关系,由此产生依赖空间。同时利用定义的二元关系和依赖空间给出了变精度粗糙集的β下近似协调集的判定定理,得到一种保持每个决策类的β下近似不变的属性约简方法。最后通过实例验证方法的有效性。     

变精度粗集模型在故障诊断专家系统中的应用

将变精度粗集模型应用于故障诊断专家系统的知识获取和知识库的更新;利用变精度知识约简和正则条件熵进行故障特征选择,实现最简诊断知识的获取,以建立专家系统知识库;利用属性的相对依赖性实现知识库的维护与更新.滚动轴承故障诊断的实验结果表明,该方法有效地克服了传统规则式故障诊断专家系统的不足,实现了故障诊断功能.     

基于粗糙集的传感网络节点故障诊断方法研究

传感网络节点一般分布于环境复杂的区域,当前故障诊断方法诊断精度低,虚警率高,整体性能低。提出一种基于粗糙集的传感网络节点故障诊断方法,给出传感网络结构图,采用粗糙集方法,通过过滤传感网络节点故障数据不关键属性集,得到简化的节点故障属性集,保持了分类能力,提高了运行效率。通过对传感网络故障节点数据进行约简,减少传感网络节点故障数据特征向量维数。建立简化层次各异的传感网络节点故障诊断决策网络,对故障诊断决策规则覆盖度进行分析,求出所有符合既定采集规定的诊断决策规则集,完成新故障状态的处理,实现传感网络节点的故障诊断。实验结果表明,所提方法不仅具有很高的诊断精度,而且虚警率低、整体性能高。     

变精度粗集模型中变精度值的估计

变精度粗集模型是一种有参数的粗集扩充模型．目前,基于变精度粗集模型知识约简和学习的各种算法中,参数届值都是作为领域的先验知识而被直接引入．而β值不同,约简的结果一般也不同,因此有必要寻求一种方法,实现从原始数据集本身出发完成对β值的估计和选择,从而摆脱β先验知识对结果的影响．结合决策表确定性度量和决策表相对辨识性方法,分别研究了β值的估计和选择以及参数β值对约简结果的影响．通过实例进行了分析,结果表明在利用变精度粗集模型提高系统容错度时,厣值选择是必要的。     

粗糙集中几种粒结构的代数关系

针对目标概念在近似空间上存在多种粒结构的问题,通过讨论目标概念的最优近似集与Pawlak近似集、变精度近似集之间的代数关系,得到最优近似集与Pawlak下、上近似集、变精度下、上近似集的等价条件;通过分析基于最优近似、基于Pawlak近似、基于变精度近似的分布约简之间的关系,得到在一定条件下,最优近似分布约简为Pawlak近似与变精度近似的分布约简.研究结果表明:根据目标概念与基本知识粒之间不同的近似刻画,不仅可以建立不同的粗糙集模型,还可以建立不同的分布约简.     

变精度意义下的优势约简

属性约简是粗糙集理论与方法的研究热点,是一种重要的降维方法.将经典变精度粗糙集模型与优势关系粗糙集模型相结合,定义了优势关系下的β近似集合和β分布协调集的概念,并给出了基于β分布协调集的可辨识属性矩阵定义,提出优势关系下的变精度属性约简方法.通过实例分析,说明了该方法的可行性.     

基于灰色粗集模型的汽车变速箱故障诊断方法

进一步提高灰色门限关联分析方法在汽车变速箱故障诊断中的精度并改善其决策中的不协调性。将粗集理论处理决策规则的方法与灰色系统理论在机械故障诊断决策中的应用结合起来,找出各故障的最优参数,理论分析及试验结果表明,灰色粗集模型突出了各特征参数对不同故障的作用,因而该方法提高了诊断的精度,也改善了诊断的协调性。对灰色粗集模型基于规则的故障普遍存在的诊断精度不高和决策不协调问题有所改进。     

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。     

基于变精度粗糙-模糊集模型的诊断知识获取

提出一种基于变精度粗糙-模糊集模型的诊断知识获取算法,利用相似性聚类方法自动获取模糊隶属函数,将连续属性表示成模糊值,通过定义模糊相似关系和模糊相似类给出了变精度粗糙-模糊模型的近似表示,并引入蚁群算法求取模糊相似关系下的属性约简,进行诊断知识的获取。将其应用于精对苯二甲酸生产过程尾氧浓度故障诊断知识获取中,结果表明:该算法可以从故障数据中提取更客观有效的诊断规则,在实际故障诊断中具有很好的应用价值。     

集值模糊目标信息系统的近似分配约简

基于集值信息系统上的变精度相容关系,定义了集值模糊目标信息系统的模糊目标在给定相容水平下的上近似与下近似,提出了一定截集水平下的上近似分配约简与下近似分配约简概念,这种约简是单值目标模糊信息系统上精度约简概念的推广,同时也是经典目标信息系统上近似分配约简概念的推广.进一步,在集值模糊目标信息系统引入区分矩阵与区分函数,给出了计算上近似分配约简与下近似分配约简的方法.     

变精度粗糙集模型中β参数范围的确定

正确分类率β是变精度粗糙集模型中重要的参数之一.针对变精度粗糙集中β参数的确定缺乏可预见性的问题,提出了在确定近似分类质量γ下β取值范围的确定方法.首先在选取特定β值的情况下,根据约简条件求取所有β约简;然后在近似分类质量保持不变的前提下,确定β参数的取值范围;最后通过一个算例验证了该方法的有效性.     

加权变精度直觉模糊序信息决策表的近似约简

以直觉模糊信息表为背景，利用粗糙集和模糊集，旨在筛除信息表中冗余的属性，提出获取决策规则的近似约简方法 .首先，通过在直觉模糊集中引入带权重评分函数来定义加权直觉模糊序关系；进一步，为了提高模型分类的容错率，结合变精度粗糙集模型构建加权变精度直觉模糊序决策信息表；接着，在该决策表中提出上、下近似约简的判定定理和可辨识矩阵，进而生成两种求解上、下近似约简的方法；最后，通过具体案例和数值实验分析验证了该方法的有效性.     

IIS中基于限制容差关系的变精度粗糙集模型

在不完备信息系统中的限制容差关系的基础上,建立了变精度粗糙集模型,并且对其相关性质进行了分析.从构造区分函数出发,给出了求不完备信息系统近似约简的一般方法,定义了β近似约简,β近似区分函数等概念,给出了求其β近似优化决策规则的一般步骤,最后通过实例说明所提到的理论是符合客观实际的.     

变精度粗糙集模型与应用

介绍了Ziarko变精度粗糙集模型、β约简和广义变精度粗糙集模型;讨论了广义变精度粗糙集模型β上、下近似算子的基本性质,分析了该模型与Ziarko变精度粗糙集模型之间的关系,最后用实例分析了β约简过程.     

基于知识的歼击机起飞爬升阶段的故障诊断与报警

针对歼击机的起飞、爬升阶段 ,数据量大且复杂 ,对故障诊断要求精度高 ,实时性好 ,设计出粗集和神经网络相结合 ,分层诊断的方法 ,先定故障的类型 ,然后定故障的度 .其中在粗集诊断部分 ,提出了适合该研究对象的离散和简约方法 ,从而得到了少量但足够用的决策规则 ,使得实时诊断程序结构简单 ,实时性好 .包含诊断和报警模块的实时程序证明 ,此方法可以达到精度和实时性要求 .     

基于粗集理论的数据挖掘应用

论述了粗集的基本理论和特点，并对其在旋转机械故障诊断中的应用进行了探索，提出了粗集理论在旋转机械故障诊断中的数据挖掘方法，运用这一方法对故障诊断决策表进行属性约简，去除其中不必要的属性，揭示出旋转机械故障诊断条件属性中的冗余性，最后得出了属性约简的结果以及决策规则。     

基于知识的歼击机起飞爬升阶段的故障诊断与报警

针对歼击机的起飞、爬升阶段，数据量大且复杂，对故障诊断要求精度高，实时性好，设计出粗集和神经网络相结合，分层诊断的方法，先定故障的类型，然后定故障的度．其中在粗集诊断部分，提出了适合该研究对象的离散和简约方法，从而得到了少量但足够用的决策规则，使得实时诊断程序结构简单，实时性好．包含诊断和报警模块的实时程序证明，此方法可以达到精度和实时性要求．     

智能故障诊断的粗糙决策模型

为了提高故障诊断的精度和降低误报率,提出了粗糙决策智能故障诊断模型·该模型可以对决策表进行无教师的规则提取;通过自学习,用较少的样本即可对故障进行分类·将复杂系统的原始样本集转化成了决策表,利用粗糙集具有较强的处理不确定和不完备信息的能力,对原始样本集的条件属性进行了约简处理;同时,利用决策树具有快速学习及分类的优势对约简后的决策表进行规则提取,提高了故障诊断的鲁棒性·给出了基于该模型的故障诊断步骤·以实例介绍了利用该模型进行故障诊断的全过程·