数据挖掘技术在乳化炸药生产中的应用

针对乳化炸药生产数据的特点,运用基于粗糙集理论的数据挖掘算法,通过改进的依赖度属性约简算法对决策系统进行了属性约简,根据决策表的属性依赖度提取比较决策规则,得到了乳化炸药生产优化方案。生产实践结果表明,优化方案有效地提高了乳化炸药轰爆性能,具有较高的经济价值。     

基于粗糙集扩展模型的采煤机设计领域知识获取

为实现经验知识的获取与重用,分析了面向产品实例的经验性知识获取策略,研究了基于粗糙集扩展模型的采煤机设计领域知识获取方法,对改进后的算法进行试验验证,结果表明,该方法有效解决了经典粗糙集理论与广义邻域粗糙集模型无法处理的混合数据模式的决策系统问题。结合采煤机方案设计中的总体参数确定过程,构造了采煤机总体技术参数知识获取模型。经实例验证,该模型能够有效进行属性约简和规则提取,为进一步知识推理奠定了推理基础。     

粗糙集在滚动轴承故障诊断中的应用

对滚动轴承几种常见点蚀故障的振动信号特征值进行分析,使用粗糙集基于熵的离散化算法进行属性离散化,并采用基于属性重要度的启发式约简算法进行属性约简,然后选用径向基核函数的支持向量机将经过属性约简的特征向量输入支持向量机训练,建立支持向量机模型并进行故障识别与诊断。实验分析结果表明,应用粗糙集和支持向量机相结合的混合智能诊断方法,将粗糙集作为支持向量机的前置系统对数据进行预处理,利用粗糙集可以减少信息表达的属性数量和故障诊断决策系统的规则数,使支持向量机输入端数据量大大减少,提高系统的处理速度,对于滚动轴承振动信号的故障模式识别可以获得良好的效果。从而验证了粗糙集理论对滚动轴承故障诊断的有效性以及其应用价值。     

基于粗糙集的启发式值约简的改进算法

本文根据粗糙集理论讨论了属性值约简问题,基于属性值的重要度提出了一种改进的启发式值约简方法.首先,通过约简广义特征表和决策表获得决策表的属性值核.其次,用条件属性与决策属性之间的互信息增量来度量值重要度,进行启发式信息构建和属性值约简.最后,用属性蒸发率和置信度等指标对决策规则质量进行评价,验证了算法的有效性.     

一种基于差别矩阵的决策表规则提取算法

从属性约简后的数据集中提取规则实质上就是决策规则的约简计算,一般利用启发信息进行约简计算。提出了一种新的基于差别矩阵的决策表规则提取算法,首先从差别矩阵得到差别集,结合置信度要求得到候选规则集,然后开始提取规则并逐步调整候选规则集,最终提取出决策规则。该算法避免了规则提取过程中条件属性挑选和扩展的计算,并能够快速提取出决策表中存在的最简决策规则,计算实例表明其具有决策规则提取的工程实用性。     

基于邻域粗糙集的转子故障数据属性约简

特征数据集的属性约简是机械故障智能诊断的关键步骤之一。目前利用粗糙集理论从大量的且含有噪声以及非线性、非平稳信号的故障数据集中提取出有用特征信息是一件值得研究的事情。针对原始故障数据集直接离散化会导致一些关键属性丢失以及时域内分析不能有效获取故障本质的问题,提出了一种以频域内的频谱值为条件属性,以故障类别为决策属性建立邻域粗糙集决策表对数据集进行属性约简的方法。通过处理转子实验台数据对该方法进行验证和对比,结果表明该方法能有效地获得典型故障的关键属性和更加准确的决策规则。     

基于粗糙集的多项logistic回归模型在油层识别中的应用

油气水层数据统计是一种非线性分类统计问题,由此建立了多项logistic回归油气水层模式识别模型。表征油气水层各因素之间存在着复杂的耦合关系,采用粗糙集属性约简算法对原始样本数据进行属性约简,消除因素间的耦合关系对识别结果的影响。选取大庆油田某地区的20口油井的数据作为建模样本数据,另10口油井的数据为测试样本数据,实验表明基于粗糙集的多项logistic回归模型对建模样本的解释正确率为100%,对测试样本的解释正确率为90%,远高于非属性约简的多项logistic回归模型,为油气水层模式识别提供了一种新方法。     

柔性材料加工变形影响因素提取层次分析方法

加工变形影响因素约简是柔性材料加工变形补偿控制预测建模的首要问题,但是由于柔性材料的特性及加工特点,造成加工过程变形影响因素既多又相互重叠、关联。考虑到信息决策领域的层次分析方法具有仅利用较少的定量信息就能计算出各个因素对系统的影响程度大小的优点,将层次分析法用于柔性材料加工变形影响因素的提取,构建由加工变形影响因素重要度、加工属性、各个加工变形影响因素分别作为目标层、准则层、指标层的加工变形影响因素提取层次分析模型;推导了加工变形影响因素提取属性P对目标层的影响程度矢量Wp的计算公式,并以Wp作为提取的评价指标,制订提取算法计算流程,开展提取模型的效果试验。试验表明,由层次分析法提取得到的重要度最高影响因素,与Pawlak方法、信息熵方法提取的影响因素一致,经层次分析方法提取的模型预测误差,比Pawlak方法、信息熵方法的分别小了13.76%、9.43%,证明了层次分析法能更有效性和方便获得精简、准确度高的加工变形影响因素集。     

VPRS在轴承故障诊断中的应用

将变精度粗糙集(VPRS)理论引入到轴承的故障诊断中,提出了一种故障决策规则提取方法。首先用等间距法对连续属性进行离散化,然后根据实际,选取不同的β(正确的分类率),利用变精度粗糙集的近似分类质量进行条件属性约简,得到β近似决策规则,最后通过轴承故障实例验证了此方法的有效性和实用性。     

基于决策能力的启发式属性约简及其在诊断中的应用

基于粗糙集理论中决策表条件属性区分能力的概念,提出了计算属性决策能力的量化方法,并以此作为启发式信息来指导决策表中冗余属性的约简,提高了约简效率。这种方法直接应用于机械故障诊断中的知识约简,可以得到更清晰、简明的诊断规则,应用结果表明本约简算法合理、可靠。     

基于信息熵属性约简的航空发动机故障诊断

针对不协调信息条件下的航空发动机故障诊断问题,研究了基于信息熵属性约简的故障诊断方法。首先定义了故障诊断信息系统来描述不协调故障样本数据,针对基本粗糙集模型分类能力不足的问题,引入变精度粗糙集模型处理不协调诊断信息系统;然后针对现有条件熵不能区分不确定性规则的缺陷,提出了变精度条件熵作为属性重要度的度量标准,设计了启发式属性约简算法,提取故障诊断规则。将该方法用于航空发动机故障诊断,验证了该方法可有效处理不协调信息,显著提高了航空发动机故障诊断的准确率。     

决策树在发动机试车数据库数据挖掘中的应用

如何正确的对缺失数据进行填充是数据挖掘预处理过程中的一个重要问题。这里给出了一种基于决策树来解决此问题的算法。该算法应用改进的ID3算法来构造决策树，利用决策规则对缺失值进行补充。在构造决策树之前，采用属性约简技术得出条件属性集，使得决策树简单，并且计算速度得到提高。此算法应用在某型发动机试车数据库中，被证明是可行的、高效的。     

变精度粗糙集理论VPRS在镇流器智能检测中的应用

将变精度粗糙集理论VPRS引入电子镇流器的在线质量检测中,提出了一种基于变精度粗糙集理论的知识发现模型。在满足检测工艺流程要求的条件下,增加了对于不一致检测规则的容错处理能力。在此基础上,经过属性约简和属性值约简,得出了有用的智能检测规则。通过镇流器质量检测的工程实例,验证了该知识发现模型的有效性。     

基于粗糙集数据分类概念的故障知识发现

针对智能决策技术中的知识获取"瓶颈",利用粗糙集理论作为知识发现工具,以一个离散符号型数据决策表为研究对象,通过对其进行数据分类得到知识颗粒集合,并挖掘出一组知识规则的数据处理过程,建立了一种基于数据驱动方式的知识获取模型。该模型显示出的知识发现本质,是一个原始知识库中的知识被进行等价类运算处理的结果。一个双跨转子系统碰摩故障响应的快速傅里叶变换谱特征状况表明,获得用数据方式描述的关于旋转机械的原始故障知识资源,必须构造出一个性能优良的决策表数据结构模型,其中包括论域概念的正确界定、故障知识表达模型的属性集构造和原始故障知识资源的离散化映射等。分析得出,应以不同类型的旋转机械机组结构形式为对象,需要在知识发现系统工程的思想指导下解决原始故障知识的数据资源化保护问题。     

A grey-based rough decision-making approach to supplier selection

In this paper, we propose a grey-based rough set approach to deal with the supplier selection in supply chain management. The proposed approach takes advantage of mathematical analysis power of grey system theory while at the same time utilizing data mining and knowledge discovery power of rough set theory. It is suitable to the decision-making under more uncertain environments. We also provide a viewpoint on the attribute values in rough set decision table under the condition that all alternatives are described by linguistic variables that can be expressed in grey number. The most suitable supplier can be determined by grey relational analysis based on grey number. A case of supplier selection was used to validate the proposed approach.     

制造企业中引进技术设备的综合评价

研究了企业引进技术设备的多目标决策问题，使用层次分析法进行了实例分析，给出企业提供一种科滨多目标决策方法。     

复杂机电产品中线缆敷设质量评估的变精度粗糙集决策方法

针对目前线缆敷设主要依靠现场装配工人的经验从而使得敷设质量难以得到保证的问题,提出了一种基于属性加权相似度的线缆敷设质量评估变精度粗糙集决策方法。首先通过综合考虑评估对象的多种属性,建立线缆敷设质量评估模型并对属性值进行量化处理;其次,在质量评估模型的基础上,结合变精度粗糙集理论形成线缆敷设质量评估规则;最后,应用属性加权相似度方法比较当前线缆敷设状态与决策系统中所有对象的相似程度,得到敷设质量决策结果,完成对线缆敷设的质量评估。实例结果表明,相较于传统的敷设质量评估方法,该方法能提供更加符合实际的决策结果。     

质量功能展开中关联关系确定的粗糙集方法

针对质量功能展开中存在顾客需求和工程特性之间的关联关系不确定、不分明和模糊等特质,提出了质量功能展开中关联关系的粗糙集方法.由质量屋中所有工程特性组成条件属性集,且每一项顾客需求均组成相应的决策属性集,而后分别构造了对应于每项需求的决策系统.利用粗糙集中相对约简和相对核等方法,分别建立了相应的修正决策系统.利用信息熵和等价类的集成方法,获取了修正决策系统中各条件属性的重要度,进而确定了顾客需求和工程特性之间的关联关系.以全自动洗衣机的产品研发为实例,验证了方法的有效性.     

基于粗糙集的管道缺陷远场涡流检测系统

基于远场涡流法对管道缺陷进行检测,根据粗糙集理论中的约简算法、规则提取算法及分类可信度分析等对数据挖掘技术在管道缺陷检测中的应用进行了研究,内容涉及管道缺陷的检测、远场涡流法的原理、数据挖掘和粗糙集中的数据简约及算法等.实验表明,该方法具有良好的缺陷可识别性.