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传统的基于粗糙集与支持向量机的故障诊断方法在用支持向量机分类前用粗糙集进行数据约简,仅将粗糙集作为数据约简的工具,忽视了粗糙集所获取的决策规则对原有数据中所隐含知识的概括表达作用.本文提出了一种改进的基于粗糙集与支持向量机的故障诊断方法,首先基于粗糙集对样本数据进行约简和初步决策规则获取,然后将获取的规则作为先验知识集成到支持向量机中进行故障诊断.该方法结合了粗糙集的处理高维数据的优点和支持向量机具有较高推广能力的优势,并且在用支持向量机分类时有效地利用了粗糙集获取的决策规则,提高了故障诊断的准确率.使用该方法对柴油机常见故障进行诊断实验,结果表明了方法的有效性. 前用粗糙集进行数据约简,仅将粗糙集作为数据约简的工具,忽视了粗糙集所获取的决策规则对原有数据中所隐舍知识的概括表达作用.本文提出了一种改进的基于粗糙集与支持向量机的故障诊断方法,首先基于粗糙集对样本数据进行约简和初步决策规则获取,然后将获取的规则作为先验知识集成到支持向量机中进行故障诊断.该方法结合了粗糙集的处理高维数据的优点和支持向量机具有较高推广能力的优势,并且在用支持向量机分类时有效地利用了粗糙集获取的决策规则,提高了故障诊断的准确率.使用该 法对柴油机常见故障进行诊断实验,结果表明了方法的有效性. 前用粗糙集进行数据约简,仅将粗糙集 相似文献
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研究了应用可变精度粗糙集获取驾驶规则的方法。该方法的特点是可以处理由于类重叠引起的样本信息不精确、不一致情况下的规则获取。粗糙集理论一直用于研究不确定或不精确信息的数据分析问题,其主要思想是在保持分类能力不变的前提下,通过知识约简,导出概念的分类规则。而可变精度粗糙集作为对经典粗糙集理论的扩展,体现了等价类与集合的重叠度程度上的差别。给出了基于可变精度粗糙集的获取规则的方法,以驾驶过程的多源信息融合实例说明其使用方法,并验证了其有效性。 相似文献
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核属性蚁群算法的规则获取 总被引:1,自引:0,他引:1
蚁群算法是一种新型的模拟进化算法,研究已经表明该算法具有许多优良的性质,并且在优化计算中已得到了很多应用.粗糙集理论作为一种智能数据分析和数据挖掘的新的数学工具,其主要优点在于它不需要任何关于被处理数据的先验或额外知识.本文从规则获取和优化两方面研究基于粗糙集理论和蚁群算法的分类规则挖掘方法.通过研究决策表和决策规则系数,建立基于粗糙集表示和度量的知识理论,将粗糙集理论与蚁群算法融合,采用粗糙集理论进行属性约简,利用蚁群算法获取最优分类规则,优势互补.实验结果比较表明,算法获取的分类规则,具有良好的预测能力和更为简洁的表示形式. 相似文献
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基于粗糙集理论的规则修正方法 总被引:3,自引:0,他引:3
基于粗糙集理论分别给出了确定性决策规则和可能性决策规则的获取与修正的理论和方法,给出一种利用粗糙集理论解决在增加样本数量情况下的动态规则获取方法,滚动轴承的故障诊断实例证明了该方法的有效性。 相似文献
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基于粗糙集理论的故障诊断系统知识库设计 总被引:3,自引:1,他引:2
故障诊断是与有效决策密切相关的复杂而困难的同题.粗糙集理论可以有效地分析、处理不完备信息.知识库是整个故障诊断系统的核心,利用基于粗糙集的知识约简和决策规则提取算法,将柴油机故障信息值进行约简,求出其决策规则.知识库由事实库和规则库组成.在知识库中采用链表数据结构,以数据文件形式存储,完成知识库设计的程序.采用粗糙集方法进行故障条件属性约简十分有效,得到简化的决策规则,使得知识库的设计更加方便快捷. 相似文献
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论文探讨了旋转机械故障诊断中,用粗糙集理论进行知识获取的方法。粗糙集理论在知识获取方面有很多的优越性能。在使用粗糙集理论进行知识获取时,决策表约简是关键一步。明晰矩阵可以进行属性约简和属性值约简。但是使用明晰矩阵存在占用存储空间大,运算时间长的缺点。论文提出了一种基于明析矩阵的属性值约简新算法。这种算法能够有效地缩短计算时间和节约存储空间,操作简便。 相似文献
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基于粗糙神经网络的故障诊断方法研究与应用 总被引:2,自引:0,他引:2
为了更好地解决故障诊断知识获取的"瓶颈"问题,提高在线故障诊断的效率,文中研究了一种基于粗糙神经网络的智能故障诊断新方法.先利用粗糙集理论对决策信息表进行简约,导出诊断规则,再输入神经网络进行训练学习,最后以机械装置液压系统故障诊断为例,证明该方法能有效地获取知识,快速提取规则和在线诊断,为进一步研究智能故障诊断提供了一种新的思路. 相似文献
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在销售决策支持系统中,存在着大量的信息和很多不确定的因素,这使得做出科学合理的决策变得很困难。粗糙集理论是处理不确定性知识与不完整数据的有效工具,因此可以根据粗糙集理论通过分析推理找出销售数据中存在的有用的知识。依据粗糙集理论实现了一种对销售决策表知识简化的方法,采用粗集理论处理大量销售信息,从中提取有用规则,通过分析和推理产生最小决策规则。通过实例分析,验证了粗糙集理论与销售决策支持系统相结合方法的可行性。该方法有效地解决了智能销售决策支持系统中决策规则的获取与理解等问题。 相似文献
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基于粗集理论的产品配置规则获取方法研究 总被引:1,自引:0,他引:1
研究了基于粗集(RS)理论的产品配置规则获取方法,实现信息约简,产生更简洁、更有意义的规则。给出了数据约简方法,包括建立RS知识模型、RS决策逻辑表示、确定辨识矩阵、计算其核心、进行属性归约、规则形成等内容。结合案例进行了验证,利用RS理论对传动机构总成的配置模型进行约简,可以得出最简化的配置规则,用于产品配置设计。 相似文献
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为解决专家系统较难获取完备知识的瓶颈问题,设计了一种基于粗糙集理论的诊断系统。研究历史数据所形成的决策表,运用粗糙集理论进行约简,构建专家系统知识库模型。通过计算诊断规则粗糙度,确定诊断规则的置信程度。利用推理机,实现对知识库的动态维护。结合诊断的特点,建立基于粗糙集理论的专家诊断系统模型,快速准确地实现诊断的目标。实例表明,该专家诊断系统有效、实用,具有很好的学习能力。 相似文献
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针对密闭鼓风炉故障信息的复杂性和不完备性,建立了基于粗糙集(RS)和最小二乘支持向量机(LS_SVM)相结合的故障诊断模型。首先运用等频率划分法对故障诊断数据中的连续属性进行离散化,然后采用粗糙集理论进行故障诊断决策系统约简,获得最优决策系统。将约简结果与LS_SVM相结合,建立了故障诊断模型。实验结果表明,该模型提高了诊断效率和判断准确率。 相似文献
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基于二元决策系统的粗集知识获取方法研究 总被引:4,自引:0,他引:4
提出一种新的粗集知识获取方法,首先将事例集表示成二元决策系统,然后奖其分解成一系列单一二元决策子系统。利用粗集理论对每一子系统进行分析,推理出最优规则。在对决策系统进行条件属性和规则简化时,提出了概率最佳简约准则和概率最小规则准则,按照这两种最优准则可以获得概率意义上数目最小规则集。通过实例分析,具体说明了该方法的实现步骤,结果表明该方法具有明显的优越性。 相似文献
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基于粗集理论知识表达系统的一种归纳学习方法 总被引:45,自引:2,他引:43
基于粗集(RS)理论,针对知识表达系统提出一种新的归纳学习方法,对该方法中条件属性的简化,核值表的求取,决策规则的约简进行了详细讨论,并给出相应的求解算法,本方法为机器学习以及从数据库中进行机器发现提供了新的思路。 相似文献