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1.
属性约简是粗糙集理论研究的关键问题之-.为了解决传统分明矩阵属性约简算法在处理高维数据时占用大量的存储空间、效率低的问题,根据决策表信息系统的分明矩阵及序贯思想,提出了序贯属性约简算法,并将其应用于发动机故障诊断系统中,对诊断特征参数表进行约简处理,以减少数据维数,提高诊断效率.该算法避免了大量的逻辑运算,实现了高维数据的高效属性约简.理论分析和实验结果表明该算法具有更高的运行效率. 相似文献
2.
介绍了粗糙集的布尔矩阵表示及其重要性,重点研究了基于条件区分能力的属性约简及其改进算法,构造了基于核与条件区分能力,加权条件区分能力的两种属性约简算法,提高了数据挖掘速度.通过实例证明了该算法的有效性. 相似文献
3.
刘飞 《连云港职业技术学院学报》2008,21(4)
属性约简是粗糙集研究的重要内容之一,首先利用反例指出蔡莉等人提出的基于依赖度的决策表约简算法的错误,然后给出一种新的基于属性依赖的约简算法。通过一个信息系统实例,证明该算法的可行性和有效性。 相似文献
4.
粗糙集理论被广泛应用于人工智能、模式识别、数据挖掘和知识发现等领域。而对象的属性约简是是粗糙集理论中的重要问题之一。由于属性约简计算量较大,影响了的粗糙集的实际应用。本文用RBF神经网络高效和OLS对称性的特点,研究粗糙集属性的约简,解决了属性约简的难题,完成了算法的实现,取得了较好的效果。 相似文献
5.
粗糙集属性约简就是在保持信息系统的分类和决策能力不变的条件下,删除不相关或不重要的属性,使原有系统得到简化。利用一种基于粗糙集的属性约简算法,通过计算属性在可分辨矩阵中出现的频率来定义属性的重要性,可使约简结果保持近似精度。实验表明该算法可以简化评教指标体系,降低信息系统所需存储空间。 相似文献
6.
王志丹 《洛阳师范学院学报》2014,(8):64-66
面对海量数据的信息系统,通过引入MapReduce模型,重构Map和Reduce函数,本文提出了基于云计算的属性重要度约简算法,较好地实现了海量数据集中的属性约简,为属性约简研究提供了新思路.最后,实例分析表明,该约简算法是有效可行的. 相似文献
7.
粗糙集理论中的有效算法研究是粗糙集理论的一个研究热点,目前主要集中在决策规则提取算法、属性约简算法、粗糙集基本并行算法以及与粗糙集有关的神经网络和遗传算法等。其中,属性约简算法是粗糙集理论及应用研究的重要内容。本文对粗糙集理论中的属性约简进行了比较系统的研究,在总结现有方法的基础上,提出了一种基于可辨识矩阵的启发式属性约简方法。 相似文献
8.
属性约简是知识获取中的关键问题之一。为了能够较为有效地获得较优的属性约简，在基于可辨识矩阵的属性约简算法的基础上，加入了属性代价值为启发性知识，提出了一种基于相对差异表的启发式属性约简算法。实例分析表明，文章提供的算法能够以较大的概率和较高的效率获得较优的属性约简，具有良好的效果。 相似文献
9.
文章提出了一种基于近似分类质量的决策表属性约简算法,该原算法以空集作为初始属性约简,逐步增加使近似分类质量增加最大的属性,直至约简的近似分类质量等于所有条件属性的近似分类质量为止.文章同时分析了该算法的时间复杂度.并通过实例验证了该算法的有效性和合理性. 相似文献
10.
基于属性依赖度的图像隐写分析算法 总被引：1，自引：1，他引：0
针对文献[6]将粗糙集属性约简应用于信息隐藏盲检测中检测正确率有所下降的问题,提出了基于属性依赖度的图像隐写分析算法,该算法利用粗糙集理论属性依赖度提出决策表离散优化的措施,寻找一种提高整个决策表分类能力的办法,以达到提高检测正确率的目的。首先利用该算法对决策表进行优化,其次通过属性约简得到最小约简,最后采用支持向量机构造分类器,对Cox、Piva两种不同隐写术进行实验结果表明,使用该算法不仅检测正确率有较大提高,而且检测效率也有较大提高。 相似文献
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孙妍姑 《淮南师范学院学报》2014,(5):80-83
为研究和改进人工智能技术在设备故障诊断中的缺点和不足,提高故障诊断的准确率,构建了一种混合智能诊断系统。首先利用小波包分析技术对设备故障进行特征提取和分析;接着对数据进行离散化处理,应用粗糙集对获得的故障特征向量进行约简,删除冗余信息;然后利用免疫遗传算法的全局优化能力去训练BP神经网络的权值,建立免疫遗传-BP神经网络模型;最后把经粗糙集约简后的故障特征向量输入该模型,完成故障识别和智能诊断。通过旋转机械的转子系统的仿真实验,表明基于小波包-混合智能的故障诊断取得了良好的诊断效果。 相似文献
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针对煤矿供电系统故障的特点,以开关、保护等信息为基础,将粗糙集理论与BP神经网络相结合建立煤矿供电系统故障诊断模型。首先通过遗传算法对供电系统故障中的决策表进行约简,去掉冗余信息,保留必要的要素,使神经网络输入神经元数目减少,结构得到优化;然后在训练过程中应用思维进化算法优化神经网络的权值和阈值,并对处理后的信息进行诊断。仿真结果证明,该故障诊断系统有效地提高了诊断效率,增强了故障诊断的容错能力。 相似文献
13.
SUN Hong-yan XIE Zhi-jiang OUYANG Qi 《重庆大学学报(英文版)》2006,5(2):94-97
1 Background1 The fault diagnosis to equipment is to obtain fault patterns from characteristic parameters, and in fact it is the problem of fault characteristic’s classification. However the mapping of characteristic parameters to fault patterns is serio… 相似文献
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提出用粗糙集和RBF网络相结合进行电力变压器故障诊断的方法,利用粗糙集理论计算诊断决策系统的约简并确定最优决策系统,在此基础上利用RBF网络进行故障诊断.实际诊断结果表明,该方案能有效提高电力变压器故障诊断的准确率. 相似文献
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把粗糙集与神经网络结合,应用于文本分类,可以充分发挥两种方法的优势,取长补短,粗糙集理论可以有效地对样本集进行约简,从而简化了神经网络的结构,减少了网络的训练次数,学习速度和分类精度明显提高,并用仿真实验验证了此方法的有效性. 相似文献
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高兴培 《广东广播电视大学学报》2010,19(3):97-99,104
针对轴向柱塞泵故障机理的复杂性和故障信息的不确定性,提出了基于人工神经网络的故障诊断方法。以一种典型设备的几种主要故障为例,设计了适合于故障诊断的BP神经网络模型,运用Levenberg-Marquardt优化算法进行网络训练,并针对网络训练中可能出现的过拟合、局部小、隐层节点数确定等问题制定了相应的网络优化策略,以保证训练后的网络具有较好的记忆和归纳能力,并用Vc＋＋6.0语言和SQL Server2000数据库开发了基于BP神经网络的轴向柱塞泵故障诊断系统,结果表明,该系统有良好的故障诊断精度和较强的泛化厶匕力。 相似文献
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快速准确地诊断出换相失败故障,对后期采取适当控制措施避免保护装置误动有重要意义。首先建立永富弱受端直流输电系统的 PSCAD 仿真模型,对不同故障条件下的直流线路短路故障和换相失败故障进行仿真;利用 FEEMD 对不同故障条件下逆变侧的电流线模信号进行分解,并取 IMF7-IMF10 分量求样本熵值;然后将归一化后的样本熵值作为 Elman 神经网络的训练集和测试集,利用 Elman 神经网络的输出诊断直流系统运行状态,即正常状态（0 0 1）、线路短路故障（1 0 0）、换相失败（0 1 0）。对不同故障条件下的线路故障和换相失败故障进行仿真,实验结果表明,在训练集较少的情况下,线路故障的识别率为 85.71,%、换相失败故障占比92.85%;随着训练集增加,基于 FEEMD 样本熵+Elman 神经网络的方法对换相失败和线路故障的识别率达到100%,能够准确判断出故障类型。 相似文献
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针对BP神经在变压器故障诊断中用于模式识别时,存在训练准则和分类准则不一致而导致的样本识别率降低和网络训练速度缓慢的问题,采用了可拓学的扩缩变换,通过在输出空间中用一个特定的区域(称作教师区域)来代替教师信号,然后将可拓神经网络用于变压器故障诊断中。通过实例证明,可拓神经网络模型的训练速度有了极大提高,模式识别问题得到彻底解决。 相似文献