粗糙集理论在故障诊断中的问题分析

粗糙集理论能对系统中的冗余信息进行约简,但其处理过程完全基于样本集,样本集的完备性对其处理结果有直接影响.对粗糙集理论及其在故障诊断中属性约简存在的问题进行了分析,通过实例证明了在故障样本集不完备的情况下,利用粗糙集进行的属性约简会由于新故障样本的引入而导致前后约简结果的不一致,从而影响诊断的准确性;指出了该问题产生的关键原因及解决的办法,并给出了相关的实现算法,以提高系统的故障诊断自适应性.     

粗糙集理论在故障诊断中的问题分析

粗糙集理论能对系统中的冗余信息进行约简,但其处理过程完全基于样本集,样本集的完备性对其处理结果有直接影响。对粗糙集理论及其在故障诊断中属性约简存在的问题进行了分析,通过实例证明了在故障样本集不完备的情况下,利用粗糙集进行的属性约简会由于新故障样本的引入而导致前后约简结果的不一致,从而影响诊断的准确性;指出了该问题产生的关键原因及解决的办法,并给出了相关的实现算法,以提高系统的故障诊断自适应性。     

基于粗糙集和信息熵的变压器故障诊断方法

根据属性约简过程中决策属性集相对条件属性集的条件熵的变化规律和属性,在分明矩阵中出现的频率作为启发式信息,提出了基于熵和属性频度的属性约简算法.在此基础上把粗糙集自动知识获取的理论应用在电力系统的变压器故障诊断.实例分析表明,该方法有效地减少了故障信息的冗余性,诊断效率高,结果易于理解,在电力系统其它领域可进行类似推广.     

基于粗糙集-BP神经网络的机车滚动轴承故障诊断

论文提出了一种基于粗糙集理论与BP神经网络相结合的机车滚动轴承故障诊断方法.首先对原始故障诊断样本的连续属性进行离散化处理,然后利用粗糙集理论,对条件属性进行约简,删除冗余信息,最后将约简的最小属性集作为BP神经网络的输入,并设计BP神经网络对滚动轴承进行诊断.仿真结果表明粗糙集-BP模型不仅简化神经网络结构,而且提高了收敛速度和故障诊断正确率.     

基于分辨能力指数的属性约简算法

在粗糙集理论研究的诸多方面中,属性约简是其核心问题之一.为寻求高效、快捷的属性约简算法,从粗糙集理论出发,在可分辨关系和对象差异矩阵概念的基础上,构造出"基于分辨能力指数的启发式约简算法".算法采用自底向上的方法,以属性集的核作为求解约简的基础,利用分辨能力指数信息作为属性选取的依据.算法简化了计算,无需生成中间结果,没有增加系统的时空开销.最后,UCI数据集的测试结果表明,启发式约简算法有效、可行.     

基于粗糙集的变电站故障诊断规则提取方法研究

运用粗糙集理论研究了变电站故障诊断规则提取,提出了基于属性重要度和分辨矩阵的诊断规则提取算法.通过改进基于属性重要度的粗糙集属性约简算法,得到决策表的一个最小约简,然后将分辨矩阵引入值约筒中得到决策规则.采用该算法对变电站故障决策表进行属性约简和值约简,抽取出变电站故障诊断的精确规则库进行故障诊断.实验结果表明了该方法的有效性.     

基于最小集合覆盖的属性约简算法

在粗糙集理论的各种应用中,属性约简算法具有重要的意义,因而对属性约简算法的研究一直是粗糙集理论研究中的重点问题之一。在对属性约简算法充分研究的基础上提出一种基于最小覆盖集的粗糙集属性约简算法,即通过构造知识系统的一种改进的相关矩阵将属性约简简化为最小覆盖问题。将该算法与文献[7]中的算法进行实验比较并对结果进行分析,实验结果表明,当随着数据量增大时该算法具有更小的时间复杂度。     

前向Beam搜索粗糙集属性约简算法

从属性集互信息的角度分析了粗糙集理论的属性约简问题。粗糙集属性约简通常采用Best-first启发式搜索。本文运用属性集互信息作为属性约简度量，提出了前向Beam搜索粗糙集属性约简算法。实验表明，属性约简算法具有良好的运行效果。     

基于邻域粗糙互信息熵的非单调性属性约简

属性约简是粗糙集理论一项重要的应用,目前已广泛运用于机器学习和数据挖掘等领域,邻域粗糙集是粗糙集理论中处理连续型数据的一种重要方法.针对目前邻域粗糙集模型中属性约简存在的缺陷,构造一种基于邻域粗糙集的邻域粗糙熵模型,并基于此给出邻域粗糙联合熵、邻域粗糙条件熵和邻域粗糙互信息熵等概念.邻域粗糙互信息熵是评估属性集相关性的一种重要的方法,具有非单调性变化的特性,对此,提出一种基于邻域粗糙互信息熵的非单调性属性约简算法.实验分析表明,所提出算法不仅比目前已有的单调性属性约简算法具有更优越的属性约简结果,而且具有更高的约简效率.     

基于属性约简算法的民航蓄电池故障仿真

在民航电力供应系统保证安全无故障问题的研究中,为了降低民航蓄电池故障诊断决策的复杂性,提高诊断决策的准确性,在研究粗糙集理论的属性约简算法的基础上,给出一种基于区分链表的属性约简算法,并将算法应用于某民航蓄电池故障诊断研究实验中,通过约简删除了故障数据集中冗余的故障特征属性,为蓄电池的故障诊断决策提供了信息条件,并进行仿真.仿真结果表明算法有效地解决了民航蓄电池中的故障特征冗余问题,提高了民航蓄电池故障诊断的准确性和有效性,取得了良好的应用效果.     

基于粗糙集神经网络的旋转机械故障诊断

针对旋转机械故障和故障征兆关系的复杂性及神经网络在故障诊断中存在网络结构复杂和训练时间长等问题,提出了一种基于粗糙集与神经网络结合的故障诊断方法;采用自组织映射方法对属性进行离散化,设计了一种自适应遗传算法对属性进行约简,将获得的最小条件属性集作为神经网络的输入;以轴承的故障诊断为例进行分析,结果表明,该方法在保证诊断正确率的同时,可以有效简化神经网络的结构,降低网络的训练时间;另外,设计的自适应约简算法在保证获得最小约简的基础上,大大加快了收敛速度;该方法可推广应用在其它机械设备的故障中。     

基于邻域近似条件熵的启发式属性约简

目前粗糙集的研究局限于有限集,且现有的邻域粗糙集属性约简算法中属性重要性度量方式单一。针对邻域粗糙集存在的问题,提出了基于无限集的邻域近似条件熵模型。该模型以邻域近似条件熵下的属性重要度为启发条件,构造了一种基于邻域近似条件熵的前向贪心搜索属性约简算法。利用熵的单调性,证明了算法的正确性,并分析了算法的时间复杂度。通过实例分析和多个UCI数据集上的实验表明,所提出的算法是可行的,能有效减少属性数量,与现有的算法相比,不仅能够获得较小的属性约简结果,而且具有较好的分类性能。     

基于粗糙集的矿井通风机故障诊断系统的研究

针对矿井通风机故障诊断中数据量大和属性多的特点,采用粗糙集中基于改进的可辨识矩阵和逻辑运算的属性约简算法,对矿井通风机的故障特征进行属性约简。仿真结果表明：采用粗糙集方法对故障数据处理后,使训练样本数量明显减少,训练误差减小,训练步数与训练时间也相当减少,从而提高了矿井通风机故障诊断的效率和准确性。     

一种基于启发式约简的案例故障特征优化算法

通过研究粗糙集理论中基于可辨识矩阵的属性约简算法，提出了一种适用于案例故障特征优化的属性启发式约简算法。该算法综合考虑了决定故障特征重要性的三个要素，并以通信装备故障案例特征优化为例，验证了该算法的有效性。     

基于条件信息熵和相关系数的属性约简算法

粗糙集的属性约简是一个NP难问题,获得较为高效的算法是研究的主要目的。针对传统的粗糙集属性约简算法效率不高、速度不快的问题,提出基于相关系数和条件信息熵的属性约简算法,把决策表的非核属性约简过程转化为相关系数的运算,能减少对决策表的扫描次数,降低算法时间复杂度,降低算法冗余,提高属性约简的效率。并利用k-fold轮换对比方法计算相关系数,较大地减少了计算量,同时能得到次优属性约简结果。给出了算法内容,并结合实验进行了验证。     

Fuzzy rough set based attribute reduction for information systems with fuzzy decisions

Fuzzy rough set is a generalization of crisp rough set to deal with data sets with real value attributes. A primary use of fuzzy rough set theory is to perform attribute reduction for decision systems with numerical conditional attribute values and crisp (symbolic) decision attributes. In this paper we define inconsistent fuzzy decision system and their reductions, and develop discernibility matrix-based algorithms to find reducts. Finally, two heuristic algorithms are developed and comparison study is provided with the existing algorithms of attribute reduction with fuzzy rough sets. The proposed method in this paper can deal with decision systems with numerical conditional attribute values and fuzzy decision attributes rather than crisp ones. Experimental results imply that our algorithm of attribute reduction with general fuzzy rough sets is feasible and valid.     

基于遗传算法和模糊粗糙集的知识约简

虽然粗糙集理论为处理离散属性提供了很好的工具,但它不能直接运用于具有连续变量的数据上面,而现实中的数据又包含着大量的连续变量.为了能够对连续属性集进行有效的知识约简,充分利用遗传算法的全局优化和并行计算的优点,结合模糊粗糙集的理论,对连续属性集进行知识约简,较粗糙集而言避开了连续属性的离散化过程,减少了信息损失,加快了约简速度,提高了决策支持度.首先利用一个仿真实例来验证该算法的有效性和快速性,然后把它运用于某一柴油机的故障数据集的约简,通过约简获得了影响输出故障模式的主要输入变量集,实现了数据的预处理,为进行柴油机的故障模式诊断提供了先决条件.     

互信息的序决策信息系统属性约简研究

优势关系粗糙集理论是粗糙集理论有意义的推广,决策信息系统知识约简是粗糙集理论的核心内容之一.通过在协调序决策信息系统中引入条件熵、互信息概念,给出了基于条件熵、互信息的协调序决策信息系统属性约简算法,并通过学生评价决策信息系统验证了该算法的有效性,使协调序决策信息系统的属性约简得到了扩展.在不协调序决策信息系统中引入限定条件熵、限定互信息概念,并给出基于限定互信息的不协调序决策信息系统属性约简算法,为不协调序决策信息系统的属性约简的应用提供了可行的解决方法.