基于粗糙集理论的多属性评估方法的研究

传统的模糊综合评价方法利用模糊数学理论来描述评价过程中涉及的一些模糊因素,取得了一定效果。但这种方法存在的隶属度参数调整的主观性、网络结构不易确定、模糊规则的选取等问题不易解决。本文提出结合粗糙集理论（RS）和模糊神经网络（FNN）的一种网络评估模型。使得网络的结构容易确定,并利用Rosetta软件轻松提取模糊规则。是一种具有通用性的网络评估模型。     

基于粗糙集理论的装载机故障诊断研究

采用粗糙集理论来进行装载机故障知识的获取，给出了装载机诊断推理的策略和流程。该方法提高了诊断系统的容错性，为在不完备信息下的装载机故障诊断提供了一种新的思路。实例诊断结果证明了该方法的有效性。     

基于改进粗糙集灰色分析的产品方案评估方法

基于改进后的粗糙集灰色分析,提出了一种用差异指数和差分系数来评估产品品质的方法,该方法结合了粗糙集处理模糊问题的长处与灰色关联分析解决多重属性决策问题的优势。经实例验证,该方法便于对产品多个方案进行评估和优选,同时操作规范、节约评估时间。     

基于粗糙集理论的电力变压器故障诊断研究

粗糙集理论是一种较新的数据处理工具，可以有效地分析和处理不完备信息。运用粗糙集理论研究了因各种复杂因素造成的不完备信号模式下电力变压器故障诊断的方法。该方法利用油色谱分析得到的各种气体浓度百分比作为故障分类的条件属性集，考虑各种故障情况，建立决策表。利用决策表的约简方法进行化简，区分关键信号与冗余信号，导出故障诊断规则，从而达到不完备信号模式下快速准确地故障诊断的目的。通过实际应用表明，该方法简单、有效、具有良好的容错性能。     

基于粗糙集理论的液压泵故障诊断研究

针对液压泵故障诊断特性参数多、故障诊断模糊性强的特点,提出应用阶比分析方法消除与振动信号无关的噪声干扰,然后利用粗糙集理论对故障诊断决策表进行约简,获得最优决策系统,形成了液压泵故障诊断规则,有效提高了液压泵故障诊断的精度和效率。     

基于粗糙集理论的变压器故障诊断专家系统研究

在传统的变压器故障诊断专家系统的基础上 ,引入粗糙集理论以解决专家系统较难获取完备知识的瓶颈问题。该系统从历史故障数据所形成的决策表出发 ,运用粗糙集理论进行约简 ,构建专家系统知识库模型。通过计算规则隶属粗糙度 ,来表示诊断规则的置信程度。利用推理机和故障事例库 ,实现对知识库的动态维护。     

基于粗糙集理论的图像增强方法

粗糙集理论是一种新的处理含糊的不确定性问题的数学工具。本文提出一种基于粗糙集的图像增强新方法,该方法按条件属性,将一幅图像划分为不同的子图,然后对子图分别作对比度增强,增强图像的效果较为理想,满足了工程上的要求。     

基于模糊粗糙集的变压器油纸绝缘状态评估

回复电压法(RVM)是一种研究电力变压器绝缘老化状态的检测方法,基于大量回复电压测试数据,提出运用模糊粗糙集理论评估变压器油纸绝缘状态,并构建变压器油纸绝缘状态评估系统。首先,基于回复电压特征量建立变压器油纸绝缘状态评估指标;其次,采用模糊C均值聚类算法获得变压器测试数据对于特征量模糊划分的隶属度函数;然后,根据可辨识矩阵对油纸绝缘状态评估表的模糊属性进行约简,并提取油纸绝缘状态评估规则;最后,在历史数据库的基础上构建油纸绝缘状态评估系统。通过实例演绎论证提出的评估系统能有效、准确地评估电力变压器绝缘状态,为变压器油纸绝缘状态评估提供了新思路,且在工程应用中具有实际价值。     

基于粗糙集理论的系统建模与故障诊断

应用粗糙集理论,可以从原始的数据中提取有用的知识或规则.依据这一思想,本文建立了一个实际非线性系统的粗糙集模型.在建模过程中,首先用系统输入输出的采样数据构成原始信息表,然后离散化,再利用粗糙集算法得到系统粗糙集模型的不完备规则集,通过实验和线性插补法实现规则集完备化,最后完成模型的设计和校验.校验结果表明所建的粗糙集模型是有效的,并利用该模型实现了系统的一种故障诊断.     

基于粗糙集理论的柴油机异响故障诊断研究

针对工程装备柴油机工况复杂、故障诊断特性参数多、故障诊断模糊性强的特点,提出应用阶比分析方法消除与振动信号无关的噪声干扰,然后利用粗糙集理论对故障诊断决策表进行约简,获得最优决策系统,形成了柴油机故障诊断规则,有效提高了柴油机故障诊断的精度和效率。     

基于粗糙集和三角模糊数的产品开发项目风险评估研究

针对产品开发项目风险评估过程中的评估指标繁杂、信息模糊性和不确定性等问题,通过对产品开发项目风险的影响因素分析,构建了一种更为科学全面的风险评估指标体系,并利用粗糙集理论对该评估指标体系进行简化,除去部分对产品开发影响程度相对较低的风险评估指标,保留影响程度相对较高的风险评估指标.在此基础上,为克服评估过程中由于信息模...     

基于粗集理论故障特征值提取模糊识别变速箱故障方法的研究

运用粗集理论简化所提取变速箱部分特征值，提高了变速箱故障诊断的效率。将模糊数学理论应用到变速箱故障识别中，模糊故障识别是利用的模糊集合论中的隶属函数及模糊关系矩阵的概念，解决故障与征兆间关系的模糊不确定性进行故障种类的识别。构造隶属函数及分段函数区间的确定是诊断成败的关键。     

基于粗集理论的知识挖掘及其在工程中的应用研究

本文探索了知识挖掘和粗集理论的基本原理与方法，阐述了基于粗集理论知识挖掘的实现方法，介绍了该方法在工程中的应用。     

一种基于粗糙集理论的入侵检测方法

入侵检测系统的高检测率、低误报率一直是研究的重点,基于此,本文提出了一种基于粗糙集的研究方法。在粗糙集理论中,根据属性的重要性来确定属性是否为规则属性,为规则属性则保留,为非规则属性则删除。对此方法进行了研究,应用于入侵检测系统中,通过对入侵数据的预处理,属性约简导出规则。最后,通过实验证明了该方法的有效性。     

粗糙集合理论在旋转机械故障诊断技术中的应用

粗糙集合理论基于严格的集合分析方法,通过对数据集合进行等价关系、近似空间、分类等运算,发现隐含在数据中的规律与性质,从而完成知识发现。在人工智能机器故障诊断系统中,如何获得故障诊断等知识成为关键技术。论文提出将粗糙集合理论应用于加工中心故障诊断技术,使得故障诊断技术中的知识获取瓶颈问题得以有效解决。     

个性化配置器的粗糙集方法研究

针对产品数据管理系统对个性化配置的要求,给出了个性化配置器的概念,并对产品配置的工作流程进行了概要分析。在考虑设计、制造、装配等应用部门的相关需求基础上,提出了个性化配置器的规则提取模型,利用不完备信息系统粗糙集的相关方法加以处理,使得用户和销售工程师在进行个性化产品定义时可以确定相应的配置规则,并由此产生相应的产品结构。研究了上述模型工作的基本步骤,并给出了具体的应用简例。     

基于粗糙集的软件可维护性改进策略研究

软件和软件开发过程的复杂性决定了软件可维护性所涉及的数据具有不确定性和模糊性,为了提高软件的可维护性,研究改进软件可维护性的策略,基于粗糙集理论,提出了一种软件可维护性特性因子分析模型。该模型建立了可维护性分析系统,给出了两个特性因子相关系数和系统分辨矩阵的定义及计算方法,提供了一种通过分析特性指标关系,研究改进可维护性的策略的方法,有助于软件组织发现管理的薄弱环节,改进过程。     

钻头磨损状态可拓物元评价方法研究

基于可拓物元模型的分析,提出了钻头磨损状态可拓评价方法。通过研究,首先设计了检测钻削力信号、声发射信号、振动信号和机床功率信号的钻头磨损检测系统,在构造经典域物元、节域物元和待评物元的基础上,通过关联函数的推演,对钻头磨损状态进行可拓评价分析,获得了客观合理的评价结果。通过与实际磨损状态比较,证明可拓评价方法具有操作简单、可靠性高和实用性强等特点。