基于奇异值分解、模糊聚类和粗糙集理论的旋转机械故障诊断

对含有重复和冲突对象的离散决策表,提出了一种基于粗糙集的规则获取方法,使得获得的规则能够涵盖所有的对象。对连续条件属性值和离散决策属性值的决策表,基于矩阵的奇异值分解、模糊C均值聚类和粗糙集属性约简技术,提出连续属性最佳离散数目确定方法。在上述方法的基础上,进行旋转机械故障诊断的规则获取,获得的诊断规则具有很好的知识归纳能力和知识泛化能力。利用获得的诊断规则进行旋转机械故障诊断,建立了待诊断对象和诊断规则的弹性匹配模式,使得诊断结论的获取取决于不同的诊断要求。     

用粗集-模糊神经网络评定空袭目标威胁程度

针对模糊神经网络运算过程中,当模糊规则较多时,网络学习速度慢,方法实时性差的缺点,本文提出采用粗糙集理论对该模型进行优化,该方法利用粗集数据分析方法,通过知识约简从数据中推理逻辑规则,并用约简后规则集作为模糊神经网络的规则将输入映射到输出的子空间上：在这个子空间上用改进的BP算法训练进行逼近。实验结果表明：通过粗集数据挖掘后提取的规则,不仅规则数目减少,且规则是不完全规则,减少了网络输入维数和各层神经元的个数,提高了网络运算速度,满足了系统实时性要求。     

用粗集-模糊神经网络评定空袭目标威胁程度

针对模糊神经网络运算过程中,当模糊规则较多时,网络学习速度慢,方法实时性差的缺点,本文提出采用粗糙集理论对该模型进行优化,该方法利用粗集数据分析方法,通过知识约简从数据中推理逻辑规则,并用约简后规则集作为模糊神经网络的规则将输入映射到输出的子空间上:在这个子空间上用改进的BP算法训练进行逼近.实验结果表明:通过粗集数据挖掘后提取的规则,不仅规则数目减少,且规则是不完全规则,减少了网络输入维数和各层神经元的个数,提高了网络运算速度,满足了系统实时性要求.     

基于粗糙集理论的模糊神经网络及其在化纤生产过程中的应用

提出一种基于粗糙集理论的模糊神经网络系统,首先运用粗糙集理论来发现大量样本数据中的概略化的规则,然后根据这些规则来设计神经网络的结构模型,并利用神经网络技术对模型进行训练。化纤工业中抽丝冷却侧吹风过程的模拟仿真实验,证明了该方法的有效性和可行性。     

基于D-S证据理论信息融合的转辙机故障诊断方法研究

在列车提速后S700K型电动转辙机被普遍安装在正线道岔的背景下,本文针对单一故障诊断方法的诊断精度偏低问题,提出了基于信息融合故障诊断模型和故障诊断方法.该方法分别用BP神经网络和模糊综合评判对转辙机进行故障诊断,利用神经网络输出和模糊综合评判输出来构造D-S证据理论中的概率分配,然后利用D-S证据理论将BP神经网络和模糊综合评判对转辙机的故障诊断结果在决策级进行融合,诊断转辙机是否有故障并判断故障的模式.诊断结果表明,该诊断方法具有较高的故障诊断精度,诊断结论的可信度有明显提高.     

基于RSNN的计算机网络应用层故障诊断

为解决计算机网络应用层故障诊断问题,设计一个基于粗糙集神经网络的故障诊断系统,详细描述系统的结构、粗糙集神经网络的构造和训练方法,并通过仿真验证该方法的有效性。     

模糊粗糙集在轴承故障模式识别中的应用

提出一种基于模糊粗糙集理论的模式识别方法,将动态聚类法和方差分析法引入连续属性模糊化,获取模糊隶属函数,避开了粗糙集理论属性离散化过程带来的信息丢失;利用F检验判断分类的合理性,克服了人为确定分类数目的缺点;应用模糊化得到的模糊决策表进行条件属性约简,通过属性值约简,提取了清晰、简明的故障模式规则。轴承故障模式识别结果表明,该方法对比一般粗糙集理论,有效地提高了模式识别精度,在实际模式识别中具有很好的应用价值。     

神经网络规则提取及其在转子故障诊断中的应用研究

利用神经网络进行智能诊断所获取的诊断知识难于解释和理解,因此限制了其在智能诊断中的进一步应用,基于此,本文研究了一种新的基于功能性观点的神经网络规则提取方法,介绍了连续属性离散、训练样本产生、神经网络训练、示例样本产生及规则提取等关键算法。并与其他方法进行了比较分析。最后,将方法应用于转子故障诊断,通过多功能转子故障模拟实验台获取故障实验样本,利用本文神经网络规则提取方法从故障样本中提取了诊断知识规则,并对其进行了解释,结果表明了方法的正确有效性。     

基于模糊神经网络的智能故障诊断专家系统

发动机是车辆的核心部件,及时有效地发现并排除故障,对降低维修费用,减少经济损失,增加发动机工作时的可靠性,避免事故发生具有重大的意义。以某型号发动机为研究对象,运用测试技术、信号处理、小波分析、神经网络和模糊控制理论,提出了基于模糊神经网络的智能故障诊断系统。建立了发动机故障信号采集试验台,在试验台上人工模拟3种转速下6种工况,通过加速度传感器采集正常工况和异常工况的振动信号,之后利用小波包技术进行消噪处理,并提取出故障信号的特征值,作为网络训练和测试的样本数据。用样本数据训练和检测自适应模糊神经网络,完成对信号的离线模式识别,之后以测试样本数据实现在线故障诊断,通过仿真分析,取得了很好的诊断效果。与传统的BP神经网络故障诊断方法进行对比,无论在诊断精度上还是学习速度上,模糊神经网络在故障诊断中更具有优势。同时,在专家系统的理论基础上,将模糊神经网络与专家系统进行信息融合,实现数据接口通信,利用网络的自学习能力建立智能故障诊断数据库和诊断规则库,通过程序语言快速高效的设计出智能诊断系统。最后,通过发动机故障诊断实例仿真分析,验证了基于模糊神经网络的智能故障诊断专家系统的可行性。     

基于广义粗糙集理论的旋转机械故障诊断

故障诊断规则中判断条件的冗余、不完全和不确定性不利于实际应用。采用广义粗糙集理论对旋转机械振动故障诊断的非完备决策系统进行了分析处理，求出了进行诊断所需的关键条件，由相对约简得到了最优诊断规则。在工程实践中成功地诊断出了大型旋转机械的一些常见故障。     

基于Rough集理论的模糊神经网络构造方法

提出了在模糊神经网络中使用Rough集理论进行网络结构设计的方法。由于Rough集理论有强大的数值分析能力,而模糊神经网络具有准确的逼近收敛能力和较高的精度,所以通过两者的结合,可以得到一种可理解性好、计算简单、收敛速度快的神经网络模型。这种网络构造方法的主要过程为：首先,利用Rough集理论对给定数据集进行规则获取;然后,根据这些规则构造模糊神经网络各层的神经元个数及相关参数初始值;最后,用BP算法迭代求出网络的各种参数,完成网络的设计。给出了一个二维非线性函数拟合的实例,进一步验证了方法的正确性。     

模糊神经网络在精密三轴转台机械台体故障诊断中的应用研究

针对三轴转台机械台体故障,提出了一种基于模糊神经网络的故障诊断方法,给出了模糊神经网络的结构和学习算法,并阐述了模糊故障诊断原理和故障判别方法将振动信号和电流噪声信号结构用于机械台体的故障诊断,测试结果表明,该方法是有效的。     

一种粗模糊神经分类器

介绍一种新的粗集编码模糊神经分类器。基于粗集理论的概念，讨论了知识编码、属性简化、分类系统简化的方法；并利用模糊隶属度函数将输入精确信息映射为模糊变量信息，解决分类中病态定义的数据问题和提高系统非线性映射的分类能力；提出了结合系统参数的重要性因子的网络的模糊推理方法和粗模糊神经分类器的网络结构以及有导师的最小平方误差学习训练算法。实现的粗集编码模糊神经分类器具有网络结构空间维数低、学习算法简单、网络训练时间短、非线性特性丰富等优点。     

规则库自提取和简化的模糊系统

介绍了一种新的规则自提取和简化的模糊模型算法，该算法由3个步骤组成：首先，通过构造一个模糊软划分判别准则对输入输出空间进行模糊划分，得到最佳分类数，从而得到了最佳的规则数；其次，根据最佳规则数和神经网络来构造初始的模糊模型；第三，通过运用模糊相似分析法，可以得到计算2个模糊集相似度的方程，从而根据事先确定的阈值来合并相似的模糊集。这样就得到了一个既满足对精度的要求又简单且具有可解释性的模糊系统。最后，用该算法对我国全要素生产力进行了模糊规则的提取。     

神经网络在电路诊断中的应用

目的：阐述了目前电路基于数据库技术和人工智能专家系统及神经网络原理的故障诊断系统。方法：将所记录的模糊症状输入到系统中，通过模糊运算后，运用神经网络学习算法来寻找故障类型。结果：介绍了人工神经网络技术在电路诊断中的应用，并给出系统故障诊断软件的设计，结论：所用专家系统和神经网络相结合的方法改进电子电路故障诊断是可行的。     

一种基于粗糙集的模糊信息融合方法及应用

将粗糙集理论和模糊逻辑技术结合起来，提出了一种基于粗糙集数据处理的模糊信息融合方法。运用粗糙集的基本理论和简约计算方法，从大量原始数据中发现精简的、概略化的规则，结合模糊逻辑推理建立一致粗糙模糊模型，并提出了对模型进行扩充与完备化的概念。脉动真空灭菌温度控制过程的仿真试验研究结果表明了所提方法的有效性和可行性。