关于粗糙集的理论及应用研究

粗糙集理论作为新型的软计算方法,是一种分析和处理模糊和不确定性信息的有效工具,广泛应用于人工智能、知识发现、模式识别、故障检测等领域。本文描述了粗糙集理论的基本概念和特征,阐述了粗糙集理论的研究现状,讨论了粗糙集理论研究中存在的问题,并对粗糙集理论的发展进行了展望。     

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。     

基于粗糙集理论的煤矿瓦斯预测技术

针对煤矿瓦斯灾害的特点,提出了用粗糙集理论对瓦斯灾害进行预测.分析了瓦斯灾害特征,并建立了瓦斯灾害特征知识库,应用粗糙集理论建立了煤矿瓦斯灾害预测的数据挖掘模型,讨论了瓦斯灾害预测模型中的粗糙集属性关系,采用信息熵准则对粗糙集约简方法在预测中存在的不足进行了弥补.通过实际应用,证实了粗糙集理论在瓦斯灾害预测中的有效性和实用性.     

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。     

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。     

一种分块建立决策表的粗糙集理论故障诊断与决策方法

提出一种新的基于粗糙集理论的故障诊断方法．该方法的思路是首先对故障诊断系统的多个条件属性进行分块，建立分块决策表；然后根据不相容算法及粗糙集的约简理论对分块决策表进行约简；最后根据粗糙集的最小化方法求出分块的最小化的决策表，再将分块的最小化的决策表合成，建立整个系统的最小决策集．这种方法和根据粗糙集理论直接建决策表相比，主要优点是：前者决策表的规则数仅为后者的1／5，使约简工作量大大简化；约简和最小化过程简单明了、直观．在此基础上。研制开发了一种基于粗糙集理论的双局部通风机瓦斯故障诊断及其自动切换装置。并在铜川矿务局现场试验成功．     

变精度粗糙集和支持向量机在轴承故障诊断中的应用

针对故障诊断中样本缺乏以及样本数据中难免存在噪声等问题,提出了变精度粗糙集与支持向量机杂合的故障诊断方法:先用变精度粗糙集理论提取故障诊断的特征,获得最优决策系统,在此基础上设计了SVM多分类器进行故障诊断。轴承故障诊断的仿真结果验证了变精度粗糙集理论与支持向量机杂合的诊断方法的可行性。     

基于粗糙集的硫化矿石自燃规律分析

应用粗糙集理论对硫化矿石自燃的训练样本集进行了属性约简与规则提取,得到了硫化矿石自燃规律的粗糙集理论模型,并将其进行了验证,证明这是一种行之有效的方法。     

基于粗糙集的分类规则挖掘的研究

为了使粗糙集理论应用于分类规则挖掘更具严密性,能够有效的提高挖掘异常规则的效率和针对性,研究和探讨了数据预处理、多层分类规则挖掘、规则约简等方面的技术和方法,提出了基于粗糙集的异常规则挖掘算法,增量式分类规则挖掘策略和多层次分类规则挖掘策略,并建立了一个完整的基于粗糙集的分类规则挖掘模型。     

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。     

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。     

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。     

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)     

数据挖掘技术在优化与机械设备故障诊断中的应用

数据挖掘是数据库中知识发现过程的一个重要步骤。利用数据挖掘中的粗糙集理论、人工神经网络技术、决策树方法和遗传算法,可以建立有效的工业优化模型和机械设备的故障诊断模型,具有较强的实用价值。     

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。     

基于粗糙集理论的采煤工作面风险评价指标权重确定

针对属性权重完全未知且属性值以专家经验给出的采煤工作面风险评价问题,根据粗糙集理论利用属性重要度分配权重的计算方法,即将权重确定问题转化为粗糙集中属性重要性评价问题,通过计算所建知识系统中决策属性对特定条件属性的依赖度和重要性,得出了风险评价模型的指标权重。该方法降低了传统采煤工作面风险评价指标权重确定方法的主观性,同时提高了采煤工作面危险源风险评价的精度,在实践中更具客观性与实用性,期待可以为煤矿企业制定安全生产规划提供决策依据。     

回采巷道围岩松动圈影响因素分析

在对平顶山矿区回采巷道围岩松动圈数据统计基础上,应用粗糙集理论对围岩松动圈影响因素的重要性进行研究,得到了各影响因素的权重;通过实例验证了回采巷道围岩松动圈影响因素权重的准确性.分析表明:在影响回采巷道围岩松动圈的4个主要因素中,围岩节理发育程度对其影响最大,其次是巷道跨度和巷道埋深,最后是围岩强度.