粗糙集-神经网络在铝电解故障诊断中的应用

目的通过对铝电解生产过程中的故障进行有效地诊断来提高铝的生产效率和节约能源．方法把粗糙集和神经网络结合起来应用在铝电解的故障诊断中．先用自组织特征映射网络（SOM）对初始数据进行离散化后得到决策表,然后用粗糙集理论对决策表进行约简得到最简决策表,根据最简决策表设计BP神经网络对铝电解中的故障进行诊断．结果用粗糙集对神经网络的输入数据进行预处理可以简化神经网络的结构,减少计算量和训练时间,从而提高整个诊断系统的诊断效率、故障诊断准确率在90％以上．结论该方法能够对铝电解中的故障做出正确的诊断．     

基于小波变换和粗糙集的风电变流器故障诊断

为确定双馈风电机组转子侧变流器开路故障的位置,提出一种基于小波变换和粗糙集的风电变流器单相开路故障诊断方法.基于小波变换进行转子侧变流器的三相故障电流特征向量提取;基于粗糙集将获取的特征向量提取值进行离散化和属性约简处理,并将得到的最小约简决策表作为转子侧变流器单相开路故障的参考样本;通过待检测样本与参考样本的欧式距离值确定转子侧变流器的故障位置.以T2开路故障为例,对采集数据进行了小波变换与粗糙集分析,通过计算欧式距离验证了所提出的算法在进行双馈风电机组转子侧变流器开路故障诊断中的有效性.     

基于径向基多小波神经网络的水电机组故障诊断

针对常规神经网络收敛速度慢,难以实现水电机组故障在线学习的不足,提出基于径向基多小波神经网络的水电机组故障诊断方法.采用多小波尺度函数作为径向基多小波神经网络的核函数,建立网络模型.利用水电机组振动信号频谱分量的幅值作为特征向量,对网络进行训练,实现特征样本集到振动故障集的有效映射,达到水电机组故障诊断的目的.实验结果表明:与常规神经网络的诊断方法相比,径向基多小波神经网络水电机组故障诊断方法具有较快的收敛速度和较好的泛化能力,为水电机组故障在线学习和诊断提供了有效的解决途径.     

基于变精度粗糙集的齿轮故障诊断

提出一种基于变精度粗糙集的齿轮故障诊断模型。首先用自组织特征映射神经网络进行数据的离散化;再由变精度近似依赖度进行属性约简;然后生成故障诊断规则。给出一个齿轮的故障诊断的实例,并与粗糙集的故障诊断模型进行比较。结果表明基于变精度粗糙集方法降低了决策规则的复杂度及规则数量,且提高了故障识别率。     

基于改进的邻域粗糙集与概率神经网络的水电机组振动故障诊断

提出了一种基于改进的邻域粗糙集与概率神经网络的水电机组振动故障诊断方法.该方法将邻域粗糙集中的近似精度与信息论观点中的条件熵结合,提出近似条件熵的属性约简算法,减少故障冗余信息,得到最优决策表,并将得到的最优决策表作为概率神经网络(PNN)的训练样本,提高了PNN的训练速度和诊断效率,通过实验证明了所述方法的可行性和有效性.     

基于粗糙集的故障诊断方法

利用粗糙集理论对决策表进行约简以自动获取过程工业生产系统中的故障知识，从信息熵的角度分析系统知识不确定性的变化，提出了一种基于粗糙集理论的故障诊断新方法，研究了粗糙集理论在故障诊断中的适用性，在前向推理和反向推理的基础上，给出了针对故障点建立决策表以及利用粗糙集约简所获得的诊断规则进行正、反向故障诊断的步骤，讨论了这种故障诊断方法的诊断性能及其在计算上的复杂度。通过这种方法能够进行故障的寻找和定位，实例分析的结果说明了利用粗糙集进行知识发现及建立智能故障诊断系统的可行件和有效件。     

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。     

一种新的基于粗糙集理论的决策表离散化算法

主要研究了粗糙集理论在决策表离散化中的应用,提出了一种新的基于粗糙集理论的决策表离散化算法．该算法是一种基于决策表属性重要性的算法,首先使用条件属性与决策属性的互信息来度量条件属性的重要性,并据此对条件属性按照重要性由小到大排序,然后按排序后的顺序,考察每个条件属性的所有断点,将冗余的断点去掉,从而将条件属性离散化．     

基于粗糙集对旋转机械故障诊断系统的研究

针对机电设备故障诊断中存在的知识冗余和不确定性,从原始数据出发,利用决策表约简算法进行属性和属性值的约简,建立了故障诊断的规则库.给出了基于粗糙集的故障诊断和知识获取模型的一般结构.通过对旋转机械典型故障的分析,建立了决策表,通过对决策表的约简,减少了数据库中数据的数量,解决了故障诊断中知识获取的瓶颈问题.提出了决策表的属性值约简的一种简化算法.实验证明该方法是可行的.     

农村配电网故障定位方法的研究

文章提出了运用粗糙集理论实现农村配电网故障定位的方法。该方法根据配电网拓扑结构利用各用户区故障投诉信息作为条件属性、故障元件作为决策属性,形成故障决策表,并以此决策表为主要工具,然后利用粗糙集方法对决策表进行属性约简和值约简,导出故障决策表的最小约简形式,获得最小诊断规则,保证了规则的客观性,而且在故障投诉电话信息不完备的情况下,仍能达到快速、准确故障定位的目的,具有良好的容错性能。算例表明该方法简单、可行、有效。     

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.     

基于属性约简与动态模糊依赖关系的企业绩效评价方法

针对如何更科学合理地进行企业绩效评价的需要,将粗糙集方法和动态模糊依赖关系理论相结合,提出一种新的企业绩效评价方法。应用粗糙集理论中基于属性重要度的属性约简算法构建评价因素集,基于动态模糊依赖关系理论构建公司绩效评价结果集。通过对具体的数据集的测试表明所提出的评价方法是有效的。     

粗糙集理论在变压器故障诊断中的应用

为了对变压器故障诊断过程中大量的冗余特征进行压缩或约简,提高诊断的效率,将粗糙集理论引入到变压器故障诊断中,提出了基于粗糙集理论的故障特征约简算法:即由故障样本构成信息表,组合表中不同的属性集,求取与全体属性集具有相同分类质量的最小属性集。对具体典型诊断实例进行了分析,结果表明:在保证故障分类结果不变的情况下,该算法能够剔除具有冗余信息的特征,找出对故障分类起主要作用的特征,从而达到了特征约简的目的,不仅大大减少了诊断信息提取的工作量,也为后续的智能诊断提供很大的便利。     

一种改进的粗糙集属性约简启发式算法

作为数据挖掘的重要工具,粗糙集理论被广泛的应用于关系数据库中属性相关性描述、属性集约简、属性重要性度量、规则发现等方面。该文在分析基于信息系统的粗糙集理论的基础上,对基于分辨矩阵的属性约简算法进行了详尽的描述。针对该算法存在的时间和空间性能不理想问题,提出度量单个条件属性对系统概念贡献程度的关联度的概念,以此作为启发式信息对原算法进行改进,得到条件属性的约简。理论分析及实验结果表明该算法具有较好的约简效果及更高的运行效率,为粗糙集理论更广泛地应用于具体的实践提供了一种方法。     

粗糙集与支持向量机在肝炎诊断中的应用

提出了一种基于粗糙集与支持向量机(SVM)的肝炎诊断方法.利用粗糙集对原始特征进行约减,得到多个特征子集,然后采用组选择算法进行二次约减,根据约减后的特征子集生成新的数据集,使用SVM对新的数据集进行训练和预测.采用UCI机器学习公共数据集,试验结果与数据分析表明,与SVM、神经网络(NN)、决策树所预测的结果对比,本...     

基于Rough Set和neural network组合数据挖掘

提出了一种基于rough set和neural network的数据挖掘新方法。首先利用粗集理论对原始数据进行一致性属性约简，然后使用神经网络对数据进行学习，并同时完成属性的不一致约简，最后再由粗集对神经网络中的知识进行规则抽取。该方法充分融合了粗集理论强大的属性约简、规则生成能力和神经网络优良的分类、容错能力。实验表明，该方法快速有效，生成规则简单准确，具有良好的鲁棒性。     

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。     

一种基于粗糙集理论的变压器故障多变量决策树诊断方法

本文介绍了一种基于粗糙集理论来构建变压器故障诊断多变量决策树的算法。该方法选择变压器故障决策表的相对于决策属性的范化作为决策树的根节点,再选择粗糙度最小的条件属性作为下一个分枝节点的检验属性,形成结构更为简洁合理的变压器故障诊断多变量决策树。通过实例比较验证了该方法的有效性。     

基于量子遗传算法的粗糙集属性约简的研究

将粗糙集理论应用于股市的分析与研究,除了采用已有的约简方法进行试验之外,还引入了量子计算与遗传算法相结合的方法来进行粗糙集的属性约简.与其他约简算法不同的是,该算法采用量子旋转门策略来达到全局最优搜索和较高的收敛速度.最后,通过具有代表性的股票数据证明了该方法的有效性和高效性.