一种基于变精度粗糙集的图像分类方法

基于变精度粗糙集,引入近似区分矩阵的概念,提出一种基于颜色特征的图像分类模型及其分类算法.变精度粗糙集理论在数据分类应用中主要是将集合间精确的包含关系改为多数包含关系,既允许一定程度的错误分辨率存在.用该方法进行图像资源的分类,克服了经典粗糙集不宜处理带有噪声的数据和决策表不协调的分类问题的缺陷,同时又大大简化分类规则,且形成的规则集便于用户理解.完善近似空间的概念.实验结果表明：在处理决策表不协调的图像分类问题,变精度粗糙集方法性能良好,分类准确、高效.     

基于融合模型的齿轮传动故障诊断研究

针对齿轮故障诊断系统的特点,提出基于多尺度小波能量谱、扩展邻域粗糙集和多分类支持向量机融合的故障诊断方法.首先使用多尺度小波变换有效提取变工况条件下的故障特征;然后以广义欧式距离为基础构建扩展邻域粗糙集模型,在不需先验知识和理论公式的前提下,完成噪声剔除、各能量带重要度权重分配;最后利用支持向量机在小样本、非线性空间中...     

变精度粗糙集与神经网络在故障诊断中的应用

针对标准的粗糙集理论不能很好地处理带有噪声的数据,而故障诊断信息中难以避免地存在噪声数据,对此,提出了SOM网络-变精度粗糙集-RBF神经网络的故障诊断方法：首先应用SOM网络对故障诊断数据中的连续属性值进行离散化,然后利用变精度粗糙集理论的属性依赖度进行启发式约简,据此得到最优决策系统,最后在最优决策系统的基础上设计RBF神经网络进行故障诊断。实例验证了该方法的可行性,且故障诊断正确率高。     

一般变精度概率近似算子

介绍了一般二元关系下的粗糙集模型,该模型是将经典粗糙集模型的等价关系推广为一般二元关系,此时它将不再形成对象集的划分.另一方面,经典粗糙集模型中的包含关系在很多实际问题中不能完全满足.变精度粗糙集模型通过引入一个误差参数,允许在这个误差范围内尽可能多地提取信息,弥补了经典粗糙集模型在应用中的不足.给出了基于一般二元关系的变精度概率粗糙集模型,研究了一般变精度概率近似算子的一些性质.     

程度与精度的逻辑差粗糙集模型

基于程度与精度的逻辑差需求,提出了程度与精度的逻辑差粗糙集模型,并定义了粗糙集区域概念。通过变精度近似与程度近似的转化公式,得到了粗糙集区域的基本结构,提出了计算粗糙集区域的常规算法和结构算法,进行了算法分析与比较,探索并得到了模型在决策表中的应用方向。通过该模型拓展了程度粗糙集模型和经典粗糙集模型。     

基于变精度粗糙集的入侵检测研究

网络行为的复杂性和动态变化使得入侵检测数据中存在大量干扰信息,入侵检测的误警率和漏警率很高,变精度粗糙集增强了粗糙集模型的抗干扰能力,适合分析不确定的数据集合。运用变精度粗糙集为入侵检测系统进行形式化描述,建立入侵检测信息系统和入侵检测模型。设计β参数调整算法,将训练数据集离散化后进行信息系统约简,然后生成入侵检测规则库,根据规则库进行入侵检测。模拟实验证明本方法具有良好的检测性能,可以适应网络行为的动态变化并检测出潜在的攻击行为。     

基于覆盖的变精度粗糙集模型

Pawlak粗糙集理论是以等价关系为基础的,而现实中大量存在着非等价关系,如允许有分类误差的情况,此时经典的粗糙集理论模型的应用受到限制。为了使粗糙集理论有更大的应用空间,推广粗糙集模型,作者提出了基于覆盖的变精度粗糙集模型,给出了几个相关的重要概念,并用公理化的方法研究了覆盖的变精度粗糙集近似算子的一些重要性质。     

基于VPRS的消费者决策心理研究

利用改进后的变精度粗糙集模型（VPRS）分析＂消费者决策心理调查问卷＂,样本包括910个大学生.通过设置一定的变精度值使得边界消失或接近消失,然后建立决策矩阵,构造布尔函数,应用吸收律进行化简,从而提取出男女大学生各自的消费决策最大通用规则,并且对这些规则进行了比较分析.实验表明,与经典粗糙集模型相比,该方法计算出的分类预测的准确率有了提高,且提取的规则更加简化,说明该方法是可行的.     

不完备信息系统中一个变精度粗糙集模型

针对不完备信息系统的知识获取,提出了一种基于相容度的变精度粗糙集模型,该模型是变精度粗糙集模型在不完备信息系统中的拓展.定义了这种模型上的知识约简,并给出了求约简的一个启发式算法.最后通过实例分析说明了算法的有效性.     

基于粗糙集-贝叶斯方法的分布式电网故障诊断

针对实际的电网故障诊断中常存在的冗余和不确定性信息这一问题,基于智能互补融合的思想,将粗糙集和贝叶斯有机结合在一起,并鉴于传统的人工智能在大电网故障诊断应用中存在的局限性而采用分布式数据挖掘的思想,提出了一种基于粗糙集-贝叶斯的分布式电网故障诊断方法。该方法首先把大电网分割成给定数目的局部电网,然后利用粗糙集对各个局部电网分别建立决策表并进行约简,最后利用粗糙集-贝叶斯方法进行局部电网内部及局部电网之间的联络线的规则提取形成全局规则库,并根据实时报警信息进行规则匹配得到诊断结果。经电网故障诊断算例分析表明,该算法正确、有效,速度快,容错性好。     

Gear Fault Diagnosis Based on Rough Set and Support Vector Machine

By introducing Rough Set Theory and the principle of Support vector machine,a gear fault diagnosis method based on them is proposed.Firstly,diagnostic decision-making is reduced based on rough set theory,and the noise and redundancy in the sample are removed,then,according to the chosen reduction,a support vector machine multi-classifier is designed for gear fault diagnosis.Therefore,SVM'training data can be reduced and running speed can quicken.Test shows its accuracy and effi- ciency of gear fault diagnosis.     

Gear Fault Diagnosis Based on Rough Set and Support Vector Machine

By introducing Rough Set Theory and the principle of Support vector machine, a gear fault diagnosis method based on them is proposed. Firstly, diagnostic decision-making is reduced based on rough set theory, and the noise and redundancy in the sample are removed, then, according to the chosen reduction, a support vector machine multi-classifier is designed for gear fault diagnosis. Therefore, SVM' training data can be reduced and running speed can quicken. Test shows its accuracy and efficiency of gear fault diagnosis.     

基于粗糙集和贝叶斯网络的变压器故障诊断

为了提高变压器故障诊断的准确性,采用智能互补的思想,将粗糙集和贝叶斯网络相结合来进行变压器故障诊断的研究.先将特征气体的比值进行离散化,再利用粗糙集理论进行属性约简,获得最小诊断规则;同时利用贝叶斯网络实现概率推理来分析变压器故障.通过变压器故障诊断实例分析,证明了该方法有效、可行,具有较高的准确率.     

Rough set and radial basis function neural network based insulation data mining fault diagnosis for power transformer

The power transformer is the major electrical com-ponent in power systems, and its correct functioning isvital to system operation. At present, researchers haveproposed such fault diagnosis methods as expert sys-tem, neural network and so on for power tra…     

基于混合数据挖掘方法的配电网故障诊断技术

针对单一数据挖掘方法在配电网故障诊断中存在的一些缺陷,提出一种基于混合数据挖掘方法的新型配电网故障诊断技术。首先利用粗糙集理论对原始故障数据进行约简,形成精简的规则集,然后利用神经网络调用最简规则集进行学习训练,具有学习训练时间短、诊断准确度高等特点.实例验证了该方法的有效性.     

基于粗糙集理论的电网安全性分析

提出基于粗糙集的关联影响的基本概念及其属性约简算法,利用属性之间的相互影响,建立属性的关联影响度矩阵,以属性的关联影响度作为启发条件,有效地删除冗余属性,获得能反映出属性之间相互影响的约简集.在分析和研究电网故障诊断系统属性选择的基础上,通过电工理论计算电网连锁故障诊断预警系统的属性值,求出负荷转移情况下属性之间相互产生的关联影响,建立基于关联影响属性约简算法的电网故障诊断和预警模型.     

粗糙集理论及其在故障诊断中的应用

介绍了故障诊断技术及粗糙集理论的发展状况,重点总结了目前粗糙集理论在故障诊断领域中的几种应用形式,即粗糙集理论与知识发现相结合用于故障诊断、粗糙集理论与专家系统相结合用于故障诊断、粗糙集理论与神经网络相结合用于故障诊断以及粗糙集理论与其他智能技术相结合用于故障诊断;同时,指出了粗糙集理论研究中存在的问题,并对今后的研究方向提出了具体的思路.     

棒线材轧机齿轮箱故障诊断技术

为了提高棒线材轧机齿轮箱故障诊断的准确率,采用共振解调技术对"矩阵判别筛选法"和"双特征分析法"机械故障诊断方法进行了整合,在分析大量实验、实测数据以及所发现的21次故障隐患的基础上,归纳出棒线材厂轧机齿轮箱故障诊断的基本规则,并应用于现场实际诊断.     

一种滚动轴承故障的诊断方法

针对滚动轴承的故障特点,提出了一种小波包分析、粗糙集理论和神经网络相结合的轴承诊断方法.利用小波包变换对信号进行适当层次的小波包分解,对信号的频带进行精细的分割,以各个频带信号能量的分布情况作为故障特征量,形成故障诊断决策表;接着根据粗糙集理论进行处理得到更为简明的最优诊断规则;然后根据约简结果,建立了神经网络故障诊断系统;最后以诊断实例验证了该方法的有效性和可行性.     

基于熵和粗集的设备故障诊断方法

提出了一种基于熵和粗集的故障诊断方法。利用信息熵判断系统运行状态，确定系统故障的严重程度，并依据故障程度采集相应的数据，在此基础上，运用一种改进的区分矩阵方法进行相对约简并对不一致信息进行处理，最终形成一种综合策略的诊断规则。