电网故障诊断中基于粗糙集理论的获取方法

介绍了电网故障诊断专家系统中基于粗糙集理论的知识获取的一种新方法 ,利用分层诊断中由断路器变位信息诊断出故障区域 ,指导决策表中条件属性的选择 ,最大限度剔除多余的条件属性 ,通过对决策表进行属性约简和值约简 ,得出故障诊断需要的诊断知识即诊断规则。说明该方法既能有效获取知识 ,又能为诊断提供一定的容错性     

Unsupervised Quick Reduct Algorithm Using Rough Set Theory

Feature selection (FS) is a process to select features which are more informative.It is one of the important steps in knowledge discovery.The problem is that not all features are important.Some of the features may be redundant,and others may be irrelevant and noisy.The conventional supervised FS methods evaluate various feature subsets using an evaluation function or metric to select only those features which are related to the decision classes of the data under consideration.However,for many data mining applications,decision class labels are often unknown or incomplete,thus indicating the significance of unsupervised feature selection.However,in unsupervised learning,decision class labels are not provided.In this paper,we propose a new unsupervised quick reduct (QR) algorithm using rough set theory.The quality of the reduced data is measured by the classification performance and it is evaluated using WEKA classifier tool.The method is compared with existing supervised methods and the result demonstrates the efficiency of the proposed algorithm.     

扩展的多类别信息熵的粗糙集连续属性离散化新方法

提出了一种标准粗糙集约简时连续属性离散化的新方法.采用标准粗糙集进行属性约简时,要求属性为离散的,而大多数情况下属性是连续的,因此需要进行离散化处理.首先介绍了原有的信息熵算法并指出其局限性;其次,对多类别信息熵进行扩充,将距离因素引入到该信息熵的计算中;最后给出了扩展信息熵计算的两个基本准则,利用证据理论完成信度的上聚焦.仿真显示了该方法的有效性.     

最小相关性最大依赖度属性约简

在经典粗糙集中,基于重要度的决策表属性约简算法只考虑了决策属性与条件属性之间的依赖度,没有考虑约简中条件属性之间的相关性,由此求出的约简中可能依然包含冗余属性。针对这一问题,提出了一种改进算法,它利用最小相关性和最大依赖度准则求决策表属性约简。与基于重要度的决策表属性约简算法相比,本算法求出的约简包含的属性个数少、冗余小。实验结果显示,本算法优于基于重要度的决策表属性约简算法。     

浅谈锅炉事故发生的原因及其预防措施

介绍几种锅炉事故发生的原因及其预防措施 ,如炉排减速器保险的调试 ,预热器的通风试验检查 ,省煤器安全阀的调试。除渣、放灰、锅炉运行与管理等工作失误及有些细小环节的忽视 ,给锅炉运行留下隐患 ,危害锅炉的正常运行。因此 ,要积极采取有效措施     

黄河碛口水库运用方式研究

黄河中游干流水为不仅需要调节径流，尤其重要的是必须调节和处理好泥沙，才可能长期保持一的有效库容，取得长远的设计效益，所以，水库运用方式比少沙河流上的水库复杂得多。本文根据黄河综合治理方针及碛口水库的开发任务，分析了水库的水沙特点，库容分布，库区地形特征及水库对上下游的影响等因素，研究论证了碛口水库水库实行泥沙多年调节，初期汛期采取高水位蓄水的运用方式是适宜的。     

粗糙集理论中分辨函数的析取范式生成算法

基于粗糙集理论，研究分辨函数（DF）的析取范式的自动生成算法，提出由分辨矩阵到合取项矩阵（CM）的计算方法。建立了从属性约简的合取项矩阵（CM）到析取项矩阵（DM）转换的数学模型，并给出了算法的实现流程。基于数学模型，提出直接搜索的转换方法，节省了运算空间，降低了算法的时间复杂性，提高了规则生成的效率。最后通过UCI数据库的实例验证了算法的有效性。     

基于VPRS的信息系统近似决策规则优化

基于变精度粗糙集模型,在决策信息系统中定义近似协调等价类的一种近似约简;构造相应的区分函数,利用布尔推理理论求取近似协调等价类的近似约简,并由此获取近似决策规则的简化决策规则。利用这个方法得到的简化决策规则,与原系统中的近似决策规则是相容的。     

一种不完备信息系统的约简方法

提出了一种基于覆盖粗糙集理论，利用最大一致块技术进行不完备信息系统约简的方法。在证明利用最大一致块技术生成的相容类构成论域的最简覆盖基础上，利用覆盖粗糙集理论对已利用最大一致块技术进行属性约简的信息系统进行属性值约简，并提出一种新的约简算法。     

基于数值计算的布尔表达式约简工具

运用数论理论中素数的性质和特点,将符号计算问题转化为数值计算问题,设计了一个布尔表达式化简工具。在理论上根据素数的性质重新定义了布尔函数的合取、析取以及非运算,并提供了相应的推理规则;提出基于素数性质的布尔函数约简算法。用VC++实现了布尔表达式约简工具,并为该工具在底层构建了大数据计算模块,以确保对变量个数没有局限性。该工具既可独立使用,也可以提供DLL作为其它软件、工具、算法的一部分。在移动通信用户流失分析中应用了该工具,取得较好的效果。