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。     

基于邻域粗糙集与支持向量机的大型风机齿轮箱故障诊断

大型风机的齿轮箱故障诊断是保证风机正常、稳定运行,避免突发性事故的有效手段。针对大型风机齿轮箱振动进行实时监测,对其振动情况进行分析、诊断。对采集的信号采用时域方法进行研究,获取时域指标属性,运用邻域粗糙集约简知识对各个信息属性进行约简,再结合支持向量机进行样本训练,并对待测数据进行故障诊断。     

基于正交设计和粗糙集理论的地基极限承载力影响因素分析

基于滇中高原某大型工程的统计数据,利用 ANSYS和FLAC3D建立了覆盖型岩溶发育区的典型溶洞模型,计算了岩石黏聚力和内摩擦角、抗拉强度、顶板厚度、高跨比、溶洞半径和基础宽度6种影响因素下的地基极限承载力,并总结其规律;利用正交分析和粗糙集理论,分析了这6种影响因素对地基极限承载力影响的大小。结果表明:顶板厚度和抗剪强度影响最大;溶洞半径、高跨比和基础宽度影响其次;顶板抗拉强度影响最小。     

动态疫苗接种的入侵检测方法

提出了一种基于动态疫苗接种的入侵检测方法.设计了一种基于粗糙集方法的抗体生成方案和一种基于属性重要度的疫苗接种策略.采用粗糙集方法是为了保证抗体的优良性,同时提高检测的速度;使用疫苗接种策略能获得适应度高的疫苗,同时使得检测算法具有较高的收敛速度.最后通过模拟实验,验证了模型的可行性及有效性.     

粗糙集理论在数据预处理中的应用

粗糙集(RS)理论是一种研究不精确知识的数学工具,在保持分类能力不变的前提下,可以利用粗糙集理论中的属性约简进行数据预处理,删除对冗余的属性,从而减少数据挖掘过程的工作量,来实现数据预处理.     

数据挖掘技术在乳化炸药生产中的应用

针对乳化炸药生产数据的特点,运用基于粗糙集理论的数据挖掘算法,通过改进的依赖度属性约简算法对决策系统进行了属性约简,根据决策表的属性依赖度提取比较决策规则,得到了乳化炸药生产优化方案。生产实践结果表明,优化方案有效地提高了乳化炸药轰爆性能,具有较高的经济价值。     

基于粗糙集和K-均值聚类的概念设计实例检索方法研究

针对产品概念设计非常复杂、涉及内容多等特点,提出基于粗糙集的实例推理技术,并将其应用于实例检索.首先在分析了概念设计特征基础上,建立了基于粗糙集的概念设计实例知识表达系统模型,然后通过基于分层聚类的K-means聚类法离散化决策表中的连续属性,利用粗糙集对离散后的决策表进行实例特征属性约简,抽取重要的特征属性作为检索依据,通过权值计算方法得到各特征属性的权值,检索出最为接近的概念设计实例作为设计参考实例.最后以冲压模具实例检索为应用实例,说明了这种实例检索方法的可行性、有效性.     

粗糙集代数与正则剩余格

在粗糙集的代数方法研究中,一个重要的方面是从粗糙集的偶序对表示入手,通过定义偶序对的基本运算,从而构造出相应的粗代数并发现正则剩余格能够抽象刻画偶序对的性质。讨论粗糙集代数与正则剩余格的关系以及由粗糙集代数构造正则剩余格的方法,借助近似代数上的原子及同余关系,证明在适当选取算子之后,粗糙集代数就成为正则剩余格。     

基于邻域量化容差条件熵增量式更新的网络入侵检测方法

网络入侵检测系统是网络信息安全防护的重要防御工具,而复杂的、冗长的网络入侵行为特征严重影响了网络入侵检测的效果。针对网络入侵检测中信息量增长迅速、数据不完备的现实问题,提出一种基于邻域量化容差条件熵增量式更新的特征选择算法。首先,在邻域量化容差粒计算的基础上,结合条件熵在刻画特征不确定性、对特征之间的相关或依赖程度方面的显著特性,研究了邻域量化容差条件熵的增量式更新机制;然后,基于该更新机制提出动态数据库增量式更新的特征选择算法;最后,通过数据实验分析验证了所提出的算法能有效提高不完备信息系统特征选择的计算效率。新提出的算法在网络入侵检测实例应用中体现的计算复杂度及虚警率低的优势,表明其可为网络信息安全防护提供有效可行的具体方法。     

基于粗糙集分类一致性的规则挖掘算法研究 ——以IT外包中知识转移风险为例

随着IT外包服务业务的不断增长,IT外包服务中知识转移所导致的风险问题也愈加突出,如何规避IT外包中的风险问题也显得尤为重要。从知识分类的角度出发,利用粗糙集理论,对IT外包中的知识转移风险规则挖掘算法进行了分析与探讨,结合具体案例予以实证,以期为IT外包企业风险控制做出贡献。