基于粗糙集约简技术的输电线路运行风险评估

知识约简是粗糙集理论中获取决策规则的重要方式。结合知识约简的概念和定义,介绍了Semi- Naive-Scaler属性离散化算法,给出了基于可辨识矩阵的属性约简算法,并采用了基于可辨识矩阵的二值化数据过滤和贪心算法相结合的规则约简算法。通过属性约简和规则约简,得出决策规则。最后在输电线路运行风险评估方面给出了应用算例。     

基于粗糙集理论的输电线路状态评估

提出一种基于粗糙集理论的输电线路状态评估方法。利用粗糙集理论建立决策表,采用基于可辨识矩阵的属性约简算法对决策表进行约简,得到决策规则,并研究了条件属性的重要度,最后给出实例验证。结果表明,该方法能够有效地约简规则,评估结果合理。     

电子设备诊断规则提取的形式概念分析方法

针对从电子设备历史故障数据中获取诊断知识困难的问题,研究了基于形式概念分析的诊断规则提取方法。首先,定义了诊断形式背景以二值数据表形式化表示故障样本,设计了增量式算法分别构造测试参数集和诊断结果集的概念格;然后,根据两概念格外延包含关系构造广义可辨识矩阵和广义决策辨识函数,通过化简极小析取式对诊断形式背景进行属性约简,得到约简的测试参数集;最后,构造约简的概念格提取最优诊断规则集,用于诊断新的测试样本。该方法用于某型电子对抗系统管理控制计算机的诊断准确率达到83.3%,验证了从故障数据中提取诊断规则的有效性。     

矿井局部通风设备系统故障诊断

分析了矿井局部通风设备系统故障单元的组成,建立了面向粗糙集理论的矿井局部通风设备故障决策信息系统。利用可辨识矩阵和区分函数对故障决策信息系统进行属性约简,获得了属性最少决策表。根据决策规则的相容性得到了矿井局部通风设备系统故障诊断规则,为矿井局部通风设备系统的故障诊断提供了依据。     

汽轮发电机组振动故障诊断的粗糙集模型

在机械故障诊断中,从包含冗余和不一致信息的数据中获取简单有效的诊断决策规则是一个难题。文中提出了一种基于粗糙集理论的汽轮发电机组振动故障诊断模型。该模型从包含冗余和不一致信息的原始数据出发,利用遗传算法实现了故障征兆属性约简;然后通过给出的值约简算法进一步产生了带有置信度和覆盖度的最大广义决策规则集,建立了用于故障诊断的规则库。在应用该模型进行故障诊断时,用待诊断实例的离散化了的故障征兆属性与规则库中的诊断决策规则进行匹配,对返回的诊断决策规则依据提出的规则进行综合评价,并得出诊断结论。最后给出了该诊断模型的一般结构。     

面向属性的决策规则挖掘算法的研究与应用

粗集理论是一种新型处理模糊和不确定知识的数学工具,其中属性约简是它的核心内容。粗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,导出问题的决策或分类规则。深入研究粗集理论,在属性约简过程中加入了启发式信息,大大提高了挖掘效率,得出了一种新的决策规则挖掘算法。实例分析表明,该算法能够发现良好的决策规则。     

基于粗糙集理论和故障信息网的电网故障诊断方法

在系统发生复杂故障或开关、保护存在较多误动,拒动以及因信道干扰而发生信息丢失等诸多不确定因素的影响下,仅仅利用开关和保护信息的诊断方法难以得出正确的结论.针对此问题,文章提出了一种综合利用电网故障信息的诊断方法.首先以保护、断路器作为条件属性,故障区域作为决策属性,考查各种故障情况并建立决策表.然后利用基于可辨识矩阵和信息熵的属性约简方法提取最佳属性的约简组合,根据故障信息分析处理的结果修正约简组合中相应的属性值,最后按决策规则表进行故障诊断.运用VC++编写了基于该方法的故障诊断软件,算例结果表明,该方法正确、有效,能提高系统的容错性,有效地弥补了利用开关、保护信息诊断的局限性,具有较好的实用价值.     

基于粗糙集和小生境遗传算法的电网故障诊断规则提取

用粗糙集理论进行电网的故障诊断,关键是对知识表的约简.本文以粗糙集理论中的决策表为主要工具,首先将继电保护和断路器的动作信号作为对故障分类的条件属性集,故障区域作为对故障分类的决策属性,建立决策表,然后利用小生境遗传算法适合于进行多峰值函数优化的特点,提出了一种基于小生境遗传算法的粗糙集属性约简方法,用于求解决策表的多个约简,进而进行值约简后抽取出诊断规则.算例结果说明了本算法的正确性和可行性.     

基于粗糙集的关联规则挖掘方法的研究与应用

基于粗糙集理论知识,对关联规则挖掘算法作出一定的改进。该算法的主要思想是把集合的近似质量作为迭代准则,初始约简集是所有的条件属性集合,在保证近似质量不变的前提下通过逐步缩减的方式来求取约简集,保证了所求的约简不会减弱对问题的分类决策能力。约简后得到新的决策表,在此基础上应用基于贪心思想的Apriori算法挖掘关联规则。算法的主要优势是在不影响对问题分类决策能力的前提下,以较小的属性和候选项集数目以及有限的扫描次数生成决策规则。通过应用实例和实验分析验证了算法的有效性。     

基于PCA和粗糙集构建决策树的变电站故障诊断

提出一种基于主元分析(PCA)和粗糙集理论结合继而构建决策树的故障诊断方法.该方法利用PCA对原始故障决策表的条件属性集进行降维处理,得到由主元变量构成的故障决策表,采用等频分割方法对这一决策表的数据离散化,进而采用基于主元属性重要度的粗糙集属性约简算法得到离散后的决策表的最小约简,以约简数据集为样本基于核属性采用一种改进的决策树算法训练学习,构建故障决策树进行诊断决策.测试实例证明了该方法能简化故障诊断系统,提取容错性较强的诊断规则,提高了故障的识别率.