基于粗糙集的机械故障诊断方法研究

粗糙集理论在有效地保持故障诊断分类结果的情况下,可以提取出最能反映故障的特征。本文研究了基于粗糙集的故障诊断规则获取方法,并通过一个故障诊断实例进行了验证。结果表明：粗糙集通过相应的约简算法,能有效地处理决策表,形成规则集。这种方法基本达到了机械故障诊断的效果。     

粗糙集理论在矿井调度知识挖掘中的应用

简要介绍了粗糙集理论，详细论述了决策表、属性约简、规则生成和变精度粗糙集，并结合矿山实例说明矿井调度知识挖掘的过程。粗糙度理论是描述不确定性的又一新工具，为矿山知识挖掘开辟了一条新途径。     

基于G-K评价与粗糙集的煤与瓦斯突出分类分析

采用G-K评价方法,依据煤矿生产过程中煤与瓦斯突出事故发生的可能性、人员暴露于危险环境中的频繁程度及发生事故可能造成的后果3个指标,确定了矿井煤与瓦斯突出分类等级划分标准。基于粗糙集理论,以指标集为基础,建立了煤与瓦斯突出分类的知识表达系统,提出了决策表中知识约简、规则提取原则。以典型煤矿煤与瓦斯突出实际数据为例,通过粗糙集决策规则的数据处理过程,得出在影响煤与瓦斯突出分类的9种因素之中,主导因素为3项,其排序为最大开采深度、最大突出强度和最大瓦斯压力。在实际分类中,不应该只考虑其中一个因素,而要综合考虑9种因素,从而有效地控制煤与瓦斯突出。     

基于粗糙集理论的机械故障诊断方法研究

机械故障诊断中存在着许多不确定性和知识冗余性,而粗糙集理论是一种新型的处理不确定性信息的数学工具,粗糙集理论提供了对机械故障进行诊断全新的有效途径。将基于可变精度粗糙集模型应用于故障诊断,同时与遗传算法相结合,在保证诊断精度大致不变的情况下对故障征兆属性化简,消除诊断规则判断条件的冗余,获取精简的规则。实例证明了基于粗糙集理论的机械故障诊断方法的可行性。     

基于变精度粗糙集的机械故障诊断方法

探讨了基于变精度粗糙集模型的故障诊断规则获取方法,该方法通过相应的变精度属性约简算法,利用变精度属性约简有效地处理带噪声的决策表,提取符合可信度要求的故障诊断规则形成规则集。此方法克服了标准粗糙集模型对数据噪声过于敏感的缺点,增强了数据分析和处理的鲁棒性。     

基于粗糙集的数据挖掘系统在安全决策中的应用

我国许多大、中型煤矿都建立了通风安全监测系统、井下突水监控系统、井下煤与瓦斯突出监测系统等煤炭安全决策系统,这些系统中积累了大量的原始数据。如何将数据演变成可以科学决策的信息是煤矿安全生产要考虑的问题。粗糙集理论作为能够定量分析不确定和不完备信息与知识的方法,为数据挖掘提供了一种新的方法。为了更好地解决在决策表不完备和不一致情况下的推理和决策问题,提出了一种基于属性简约的缺省规则挖掘模型。最后设计出了基于粗糙集的数据挖掘系统,将其应用到井下工作面瓦斯涌出量数据挖掘分析中,取得了不错的效果。     

基于变精度粗糙集的地下硐室稳定性研究

探讨了基于变精度粗糙集模型的地下硐室稳定性的分类方法，该方法应用粗糙集原理把影响地下硐室数据信息转换为决策表，通过定义近似分类质量度量，改进传统ID3算法，利用变精度粗糙集方法处理带噪声的决策表，从而对地下硐室的稳定性进行合理的判别、分类。此方法增强了数据分析和处理的鲁棒性，为进行决策提供了依据。     

基于粗糙集的制造业设备故障方法研究

介绍了一种关于制造业设备故障维修及诊断的方法-基于粗糙集理论的一种方法。通过相关数据分析表明,运用粗糙集理论可以得到故障诊断更加清晰以及更加简明的诊断规则。     

基于粗糙集的装载机液压系统故障诊断专家系统知识获取研究

针对当前专家系统知识获取瓶颈的难题,提出一种基于粗糙集的装载机液压系统故障诊断专家系统知识获取模型。将装载机液压系统的故障历史数据离散化,构建故障诊断决策表,通过粗糙集数据挖掘算法获取故障诊断的最小约简属性集和潜在的诊断规则,并建立诊断规则知识库。以ZL50型装载机液压系统中的齿轮泵故障分析为例进行了验证。     

基于粗糙集的CBR规则提取的应用研究

粗糙集理论是一种新型的处理不精确问题的数据分析理论。将粗糙集理论应用于CBR中,用差别矩阵对决策表知识进行约简,发现并提取规则,建立基于粗糙集的范例索引;可有效地消除原CBR范例冗余属和数据嗓音。以滚动轴承噪声值样本为实例,通过计算和分析,证明该方法切实可行。     

Rough集理论在矿井运输机故障诊断的研究

Rough集理论是一种数据分析和处理方法，使用Rough集理论可以对决策表进行简化。该文针对矿井运输机故障诊断问题．利用Rough集属性约简和值约简方法对决策表进行约简．根据约简的结果生成规则。结果表明：使用Rough集理论可以在保留分类能力不变的前提下，简化对诊断信息的需求，而对故障样例的诊断得到的规则基本可信。     

基于粗糙模糊集理论的采矿方法优化研究

针对传统采矿方法选择存在的弊端,将粗糙集理论与模糊集理论结合应用于采矿方法优化选择,提出液压支护长壁法开采缓倾斜薄矿体的新方法。将采矿方法优化评价结果作为决策属性,综合分析开采安全性、经济技术指标、环境友好等因素,选取11种影响因素作为条件属性,构建样本集合,建立了采矿方法优选指标体系、隶属度矩阵和权重系数矩阵,对拟定采矿方法进行定量分析;应用粗糙集理论中知识依赖性和属性重要性评价法,将模糊数学权系数的确定转化为粗糙集中属性重要性评价问题,从约简结果中提取判别规则,给出预测模型权系数计算方法,确定液压支护长壁式崩落法为最佳开采方案。结果表明,应用粗糙模糊集理论选出的采矿方法具有较强的适应性,达到了安全、高效、低消耗采矿的目的,提高了采矿方法优化选择的科学性和客观性,有较高理论与工程应用价值。     

基于粗糙集理论的岩体边坡稳定性模糊综合评判

将粗糙集理论与模糊集理论相结合,应用于边坡稳定性问题中,利用粗糙集理论中的知识约简方法挖掘评价指标。把权重问题转成粗糙集理论中的属性重要性问题,建立了关于边坡稳定性分级评价的关系数据模型。评价结果表明:预测等级比较客观地反映了边坡稳定性的复杂状况,且该方法操作简单,结果可信。     

Disaster prediction of coal mine gas based on data mining

The technique of data mining was provided to predict gas disaster in view of the characteristics of coal mine gas disaster and feature knowledge based on gas disaster. The rough set theory was used to establish data mining model of gas disaster prediction, and rough set attributes relations was discussed in prediction model of gas disaster to supplement the shortages of rough intensive reduction method by using information entropy criteria. The effectiveness and practicality of data mining technology in the prediction of gas disaster is confirmed through practical application. Supported by the National Natural Science Foundation of China(70572070); the Liaoning Province Talents Fund Projects(2005219005); the Technology Key Project of Liaoning Province(2006220019)     

GMS在矿井涌水量预测中的应用

应用三维有限差分数值计算软件GMS,利用其特有的三维地层创建模块和渗流计算模块,以陕北地区某矿为例,在矿区水文地质分析的基础上,建立矿区三维水文地质模型,预测了该矿某采煤工作面的涌水量变化规律,为矿井开采方案设计、保证安全开采提供了理论参考。