基于粗糙集与神经网络的故障诊断方法研究

提出了基于粗糙集和神经网络的故障诊断方法。采用Kohonen网络对连续属性值进行离散化,应用粗糙集理论对特征参数进行属性约简,并把约简结果生成规则作为BP网络的输入。仿真结果表明,经粗糙集理论优化后的样本集进行神经网络训练,提高了神经网络的学习速度和故障诊断正确率,减少了训练时间。     

改进的差别矩阵及其求核方法

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．     

水轮发电机组故障诊断模糊专家系统研究

针对水轮发电机组故障原因与症兆之间的复杂关系,充分利用综合监测数据和领域专家的经验知识,采用数据驱动和基于知识的目标驱动控制的正反向推理方法进行诊断.研究了基于数据库管理系统的模糊知识库设计,为知识库的建立、维护、扩充和完善提供了一种实用方法.研究了模糊推理算法,以加权模糊推理进行多种信息的融合,解决了故障诊断中不确定性问题的求解.建立了水轮发电机组故障诊断模糊专家系统.诊断实例结果表明,该系统推理效率高,可信度好,满足了水轮机组故障诊断的有效性和实用性要求.     

超凸度量空间中的极大极小不等式和拟变分不等式

用连续迭取方法得到了超凸距离空间上集值映射的一个不动点定理。作为应用，给出了超凸距离空间中的一个极小极大定理和广义拟变分不等式解的一个存在性定理。     

改进的BP网络在汽轮发电机组故障诊断中的应用

提出了一种恒误差修正率控制的网络学习率和动量系数自适应调整方法，克服了网络训练收敛时间长和陷入局部最优的缺点；并根据大型汽轮发电机组振动故障的特点，建立了改进的BP网络故障诊断模型，对一实际汽轮机发电机组振动故障事例的诊断结果表明，该方法有效地提高了故障诊断的精度和可靠度。     

一种新的低存储量的图像零树编码算法

SPIHT(set partitioning in hierarchical tree)是一种简单、高效的小波零树图像编码算法。该文针对 SPIHT算法存储空间需求大 ,不利于硬件实现的缺点 ,引入“误差位数”、“绝对零点”和“绝对零树”的概念 ,提出了一种新的低存储量的图像编码算法 ,并利用 DSP评估板 (EVM)对新算法进行了验证。大量实践证明 ,新算法有效地降低了算法实现所需的存储空间 ,减少了时间消耗 ,易于硬件的实现。而且 ,新算法重建图像的峰值信噪比 (PSNR)指标对比 SPIHT算法仅有略微的降低     

故障诊断专家系统知识获取的变精度粗集方法

针对故障诊断专家系统知识获取的问题，利用变精度粗集(VPRS)理论模型进行知识简化，并采用正则条件熵和互信息熵对故障特征的选择进行评价，实现最简诊断知识的提取，以建立专家系统知识库。对滚动轴承故障诊断的实验表明，该方法有效地弥补了传统故障诊断专家系统知识获取的不足，可正确地实现故障诊断功能，在实际系统的故障诊断中具有应用价值。     

基于粗糙集与BP神经网络的分布式数据挖掘算法

利用数据挖掘来提高网络中能量利用率是无线传感器网络(WSN)的一个重要研究方向.本文构建了基于粗糙集与神经网络相结合的无线传感器网络分布式数据挖掘算法.该算法用粗糙集对节点内的原始数据进行离散化与属性约简后得到的最简决策表训练BP神经网络,再将构造好的BP神经网络集成在每个传感器节点上.仿真结果表明,该算法可以降低数据维数,消除冗余数据、减少网络通信量、延长网络寿命.     

广义集值映象变分包含问题解的一个存在定理

研究了一类定义在Hilbert空间内的广义集值映晨线性变分包含问题。利用不动点定理，证明了这类广义集值映象的非线性变分包含问题解的存在定理，推广和改善了Salahuddin等人的主要结果。     

临床数据中挖掘关联规则算法的选用

对典型的挖掘关联规则的Apfiori算法和FP-growth算法进行比较分析．然后，结合临床数据的特点，建议在临床数据关联规则挖掘中采用FP-growth算法。