基于互信息的并行约简

将并行约简理论和信息论相结合，提出了信息论意义下的并行约简概念（原并行约简理论是代数意义下的并行约简），并利用互信息的概念提出了基于互信息的并行约简算法．信息论意义下的并行约简的优点在于：处理不一致数据时可以保留比代数意义下的并行约简更多的分类信息．最后从理论上探讨了信息论并行约简和代数并行约简的一致性和差异性，将两者进行了有机统一．     

基于变精度模型的平分互测动态约简粗糙集知识发现方法研究

普通粗糙集模型对数据噪音的高度敏感限制了其在工程实际中的应用，本文在变精度模型近似约简的基础上提出了数据全集随机平分互测法以提高数据的利用率。为克服数据集随机分割带来的约简值浮动变化的问题，本文提出了动态约简的方法筛选出最优约简，将此最优约简应用于数据全集生成最优规则。     

基于粗糙集的属性值约简算法研究

规则提取是数据挖掘的核心步骤,在分析常用属性值约简算法思想的基础上,给出基于不可分辨矩阵的属性值约简算法描述.实验结果表明,这种方法是可行的.     

基于分布约简的差别矩阵方法研究

在不相容信息系统中,代数观点与信息论观点下的属性约简是不等价的.阐述了分布约简与信息论观点下约简的等价性,分析了代数观点下差别矩阵的缺陷,提出了基于分布约简的差别矩阵方法.该方法不仅考虑所比较对象是否不一致,并且深入分析其不一致性的程度及所属条件等价类在决策类中的分布比例,得到信息系统在分布约简概念下的约简.理论分析与仿真实例表明了该算法的可行性和有效性.     

城轨柔性直流牵引供电系统光伏发电并入方式研究

针对城市轨道交通光伏发电功率并网问题,开展城轨柔性直流牵引供电系统光伏发电接入方式研究.基于柔性直流牵引供电系统结构,分析了光伏发电功率不同接入方式及其特点,建立了光伏接入柔性直流牵引供电系统情况下系统动态运行仿真模型,进行了多列车动态运行时光伏发电功率接入的仿真分析,阐明了光伏接入柔性直流牵引供电系统后潮流参数的变化规律及节能效果.研究结果表明,光伏发电并入城轨柔性直流牵引供电系统的功率会优先被附近列车吸收,有效降低了双向变流机组从交流电网吸收的能量,提高了系统运行的经济性.     

基于程度粗糙集模型的近似约简和近似相对约简

知识约简是在保持知识库分类能力不变的务件下，删除其中不相关或不重要的知识，它是粗糙集理论的核心内容之一。基于程度粗糙集模型提出了知识的近似约简和近似相对约简的定义，并且讨论了它们的一些相关性质。近似约简和近似相对约简是Pawlak粗糙集模型下的约简和相对约简的推广，它们能够在一定误差允许下约简更多的知识，使问题更加简化，同时也为获取近似决策规则奠定了基础。     

地铁牵引供电系统数学模型的建立与求解

利用线性代数等知识，根据实际工程需要，建立了地铁牵引供电系统的动态数学模型。这为地铁牵引供电系统实现计算机仿真计算奠定了理论基础，并提出了提高仿真计算精度的办法。该模型将使牵引供电系统的建立更加安全、可靠、经济。     

基于贝叶斯粗糙集模型的属性约简算法

在分析贝叶斯粗糙集模型已有的约简算法的基础上,从含有多个决策类情况下的全局相对增益函数的角度,利用二进制编码方法给出一种求贝叶斯粗糙集所有约简及核的算法,并基于实际应用,给出对求出的所有约简进行筛选的拓展算法。通过算例说明算法的实用性和有效性。     

基于依赖度的约简算法在配电网故障诊断中的应用

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。     

基于MATLAB的牵引供电系统故障仿真

在分析牵引网等效电路及其等值阻抗的基础上,利用MATLAB的电力系统工具箱建立牵引网短路时牵引供电系统的仿真模型,进行仿真,得出了故障时的电压、电流波形及其序分量、谐波,测量了牵引网短路阻抗随短路点位置变化的曲线,分析了其故障特征。对牵引供电系统的故障分析、继电保护整定具有指导意义。     

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.     

基于粗糙集的数据挖掘属性约简算法研究

粗糙集理论是一种研究不完整、不确定知识处理的数学工具,属性约简是粗糙集理论的核心内容之一.阐述了粗糙集理论的基本思想,给出了一种启发式的最小约简算法,通过一个实例,分析说明算法的可行性和有效性.     

基于LabVIEW的牵引供电系统谐波负序分析仪简析

LabVIEW是一个开发实验室虚拟仪器工程平台,利用LabVIEW开发研制了基于虚拟仪器技术的牵引供电系统谐波负序分析装置。文章论述了该装置的工作原理,软、硬件设计组成及其实现方法,还进一步指出了虚拟仪器的网络化和数据共享。     

直流牵引供电系统馈线保护的研究

分析了直流牵引供电系统馈线保护的配置,指出了其中电流上升率保护和电流增量保护存在的问题,在此基础上将两种保护相结合,提出了电流上升率与电流增量综合保护,分析了该综合保护的整定原则和保护原理,以北京地铁系统为例,结合牵引网模型,分析了电流上升率与电流增量综合保护的具体应用.     

基于基因表达式编程的粗糙集属性约简研究

属性约简是粗糙集理论中的核心问题,如何能够快速且有效删除其中不相关的或不重要的属性是当前所迫切需要的研究。针对这一需要,本文提出一种基于基因表达式编程的属性约简算法,该方法具有较快的收敛速度和不易陷入局部最优的优点。实验表明,这一方法能够快速有效地求出最小约简。     

广义决策约简同相对约简的关系

对广义决策约简和相对约简的关系进行了研究。给出了广义决策约简是相对约简的充要条件和相对约简是广义决策约简的充要条件。特别的,得到了决策属性只取两个决策值的决策表,其广义决策约简同相对约简是等价的。通过本文使得利用广义决策约简计算相对约简和在一定的条件下利用相对约简计算广义决策约简成为可能。     

地铁直流牵引供电系统电流变化率保护研究

直流牵引供电保护系统的主保护采用结合电流上升率保护(di/dt),电流增量保护(?I)和延时时间(?T)的方法,是一种反应电流变化趋势的保护,本文主要研究基于电流变化率的直流牵引供电系统保护,并通过仿真运算,分析常用电流变化率保护存在的问题、故障原因及不足之处。     

基于粗糙集属性约简的模糊模式识别

通过运用粗糙集归约理论对资料进行浓缩和筛选，略去不必要的属性，简化数据。用模糊模式识别确定对象应当归属的模式，给出其对于各个模式的相对隶属度，从而达到分类目的。经实例计算，得到了较好的结果。     

基于重要度的约简算法在电网故障诊断中的应用

为了解决不一致决策表的问题,在原有经典依赖度算法基础上,提出了一种基于重要度的约简算法。约简后的决策表保留了与原始决策表一样的决策属性,但其条件属性较原始决策表缩减了很多。通过具体实例,对大规模电网中的原始不一致决策表进行重要度的计算,根据重要度进行约简,得到去除冗余属性后的决策表,较好地解决了不一致决策表因信息缺失造成决策属性失真的问题。最后指出了粗糙集理论研究中现存的不足,并对如何克服不足提出了具体的思路。     

基于DDRTS的高速铁路全并联AT牵引供电系统研究

牵引供电系统是高速铁路的重要子系统之一,其安全和高效地运行是高速铁路可靠性运行的重要保障.本文详细讨论其数学等值模型,基于DDRTS(数字动态实时仿真)搭建了全并联AT高速铁路牵引供电仿真系统,进行不同类型的短路故障模拟仿真并与现场实测试验数据对比.试验和仿真结果表明:基于DDRTS建立的全并联AT牵引供电仿真系统,能够准确模拟实际供电线路不同故障情况下的电流分布情况.此系统的建立为牵引供电系统工程设计和应用提供重要的理论依据.