基于粗糙集的多层容错神经网络故障诊断

针对神经网络故障诊断问题中输入属性维数多和数据量庞大的情况,首先利用粗糙集理论对原始数据进行约简,并按照一定的原则选取多个约简;然后对所得到的多个约简分别构建子神经网络,将多个子网络合成统一的容错网络。结合实例应用取得了令人满意的结果,并为高可靠性设备的故障诊断提供了新的思路。     

基于粗糙集-神经网络的TEP故障诊断

针对信息系统的不准确、不完整性,基于改进的可辨识矩阵来实现粗糙集约简,来删除样本数据中不相关和不重要的数据,再利用神经网络知识对样本集进行训练和测试,设计了一种粗糙集与神经网络混合的故障诊断系统.并将其运用于TEP(Tennessee-Eastman process)故障诊断中,取得了较好的故障诊断结果.     

基于粗糙集与神经网络的故障诊断研究

通过引入粗糙集理论,利用可辨识矩阵约简算法对故障诊断决策表进行属性约简,剔除其中不必要的属性,然后构造改进的BP神经网络作为粗糙集的后端处理机,构造了基于粗糙集与神经网络的故障诊断模型。仿真结果表明,该方法可以有效地减少输入层个数,简化神经网络结构,减少网络的训练时间,在故障诊断中有良好的应用前景。     

基于粗糙集和神经网络的密闭鼓风炉故障诊断

针对密闭鼓风炉过程机理的复杂性及过程信息的不确定性,研究了基于粗糙集(RS)与神经网络相结合的故障诊断方法。采用自组织映射神经网络(SOM)和条件属性依赖度相结合的方法,对连续的样本数据进行离散化,应用基于专家经验与条件属性依赖度相结合的属性重要度计算方法进行启发式RS约简,并把约简结果作为BP神经网络的输入。实验结果表明,采用该方法不仅优化了神经网络的拓扑结构,降低了神经网络的训练时间,同时大大提高了学习速度和故障诊断的准确率。     

基于粗糙集理论的电力变压器故障诊断方法研究

为了能从完备信息中得出正确的诊断结论,并能从不完整的信息中得出满意的诊断结果,提高故障识别率,提出一种基于粗糙集理论的电力变压器故障诊断方法,给出了粗糙集的基本概念、约简计算方法和约简过程,并给出了故障诊断原理和诊断实例．实验结果表明,该方法是有效的,达到了预期目的,为电力变压器故障诊断提供了新的思路,对其他电气设备的故障诊断具有参考价值。     

基于粗糙集神经网络的燃煤发热量预测模型

通过对粗糙集和BP神经网络的分析研究,以专家系统为核心,提出了一种基于粗糙集神经网络的燃煤发热量预测模型;选取影响燃煤发热量的6个参数,利用粗糙集理论对原始信息表进行约简操作,去除冗余的属性和属性值,得到约简规则,并将其作为BP神经网络的输入,对燃煤发热量进行预测;通过分析对比线性回归方法和粗糙集神经网络方法,说明该模型能有效地简化神经网络的网络结构,减少网络的训练步数,提高网络的学习效率,能够较准确地对燃煤发热量进行预测。     

基于粗糙集神经网络的网络故障诊断新方法

摘要针对传统网络故障知识库冗余度高和稳定性难以两全的缺陷,综合运用神经网络方法和粗糙集理论,提出了RSNN算法,实现不一致情况下的规则获取和学习样本的净化处理．该算法具有简化样本、适应性强、容错性高和不易陷入局部最小点等特点,能有效处理网络故障诊断中噪声或不相容的信息．实验表明,利用该方法实现的系统与同类的其他方法相比,提高了诊断准确率和诊断速度．     

基于粗糙集的神经网络结构优化方法

针对神经网络的结构存在冗余的问题,提出了一种利用粗糙集优化神经网络结构的方法。在保持神经网络处理能力的基础上,利用网络的隐层神经元与网络误差构造决策表并进行属性约简,删除冗余的隐层节点。实验证明,该方法可以简化神经网络结构和减少神经网络的训练时间。     

基于粗糙集-神经网络集成的故障诊断

综合粗糙集和神经网络的优点,提出一种基于粗糙集-神经网络集成的智能故障诊断模型.在数据采集和预处理的基础上,利用粗糙集(RS)理论对原始故障诊断样本进行离散化处理,并根据条件属性(集)对决策属性的正域的大小来选择属性,提取出对诊断故障贡献最大的最小故障特征子集,从而确定神经网络的拓扑结构;通过网络训练建立故障特征与故障之间的映射关系,采用神经网络集成的方法实现故障的诊断.通过热电厂发电机组的故障诊断实例,表明了这种故障诊断方法的工程有效性.     

基于灰色粗糙集与BP神经网络的设备故障预测

为更有效预测设备故障,提出一种基于灰色粗糙集与BP神经网络的设备故障预测模型。用灰色关联分析和粗糙集理论分别对二维故障决策表进行横向和纵向两个维度的约简,将冗余的数据和属性去掉,并将约简后的数据输入到BP神经网络,预测设备故障。最后以地铁信号设备故障预测为例进行实例验证,结果表明,该模型预测误差更小,预测准确率更高。     

基于变精度粗集的神经网络故障诊断模型研究

为处理航空发动机故障信息系统,提出了一种基于变精度粗集和神经网络相结合的故障诊断模型.利用上(下)分布约简理论,剔除目标信息系统中的冗余属性.通过选取主要影响发动机状态的因素,应用BP神经网络建立诊断模型并对网络进行训练和测试.实验结果表明,该模型具有一定的实用性,为航空发动机的故障诊断提供了一种有效的判断方法.     

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。     

基于粗糙集和神经网络的柱塞泵故障诊断

针对轴向柱塞泵故障机理的复杂性和故障信息的不确定性,提出了基于粗糙集与神经网络相结合的故障诊断方法,并详细阐述了基于粗糙集与神经网络的轴向柱塞泵故障诊断系统的设计步骤和实现技术。实验结果表明,该方法不仅能优化神经网络的拓扑结构,同时能有效提高轴向柱塞泵故障诊断的精度和效率。     

基于粗糙集理论的规则修正方法

基于粗糙集理论分别给出了确定性决策规则和可能性决策规则的获取与修正的理论和方法，给出一种利用粗糙集理论解决在增加样本数量情况下的动态规则获取方法，滚动轴承的故障诊断实例证明了该方法的有效性。     

基于粗糙集的柴油机故障诊断系统设计

利用基于粗糙集的知识约简和决策规则提取算法,将柴油机故障信息值进行约简,求出其决策规则,完成柴油机的故障信息条件属性值约简和决策规则提取程序设计.采用正向推理及相关控制策略实现推理机,完成故障诊断系统的诊断推理操作.基于粗糙集的属性约简和决策规则提取十分有效,大大减少了推理的时间,提高了系统的工作效率.     

基于概率超球集神经网络的发动机故障诊断

提出了一种用于发动机故障检测与诊断的概率超球集神经网络．神经网络用概率集表示发动机故障模式,概率集是由超球聚集形成的集合体,超球是由球心和半径确定．概率超球集神经网络能在两次循环中完成学习过程,并能不断融合新样本信息和精炼已存在的故障模式．YF-20发动机故障检测与诊断的仿真研究验证了概率超球集神经网络分类器的优越性能．     

基于粗糙集决策网络的故障诊断规则提取方法

针对故障诊断信息的不一致性,提出一种基于粗糙集决策网络的故障规则提取方法。将故障诊断决策系统通过分辨矩阵和分辨函数进行属性约简后,构造出一个不同简化层次的决策网络。将属性约简集作为网络初始节点,根据网络节点得到决策规则集;同时,为了有效滤除噪声,在置信度的基础上引入了规则覆盖度的概念,对提取的规则进一步评价,最终提取有效的诊断规则。旋转机械故障实例验证了该方法的有效性。