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提升机故障诊断规则知识获取模型

粗糙集是一种研究不精确、不确定性知识的工具,它可以不需要任何辅助信息,仅依据数据本身提供的信息就能够在保留关键信息的前提下,对数据进行化简并求得知识的最小表达,能有效地分析和处理不完整、不确定等各种不完备信息,并从中发现隐含的知识,目前该方法成为数据挖掘应用的主要技术之一。 本文基于粗糙集理论,构建提升机故障诊断规则知识获取模型如图 2 所示,首先确定案例数据集,包括提升机故障诊断历史数据及专家知识集,然后对样本数据进行数据补齐、冗余消除、离散化、规范化等预处理,依据处理后的数据建立由样本库构成的决策表,接着用粗糙集理论中的属性约简、值约简等方法实现规则知识的自动获取,最后将获取的规则知识存入到知识库中。

基于识别矩阵和属性重要度融合的知识约简粗糙集系统中的属性并不同等重要,有些甚至是冗余的。 属性化简就是在保持系统分类能力不变的条件下,删除那些不相关或者不重要的属性。 若将这些属性删除,不仅不会改变决策表的分类或预测能力,反而会提高系统潜在知识的清晰度。 本文利用粗糙集属性约简的这一特性,从海量监测数据中抽取提升机故障诊断的有用信息,构造了提升机故障诊断知识获取模型,抽取了故障诊断实例和诊断规则等相关知识,为故障诊断本体知识推理奠定了基础。 

基于识别矩阵和属性重要度融合的知识约简为了得到更好的约简结果,本文在详细分析上述2 种经典粗糙集方法的基础上,2 者有机结合,利用识别矩阵的方法求核,并利用的属性重要度计算方法求属性的重要度。 算法分为 2 个阶段:1 阶段,利用识别矩阵计算决策表的相对核,并以核为起点,选择产生了与初始属性具有相同分辨能力的较小的属性集。 在这个阶段结束时,属性约简集 RED(C)包含了较少的属性。 在后一阶段,反向去除约简以外的属性,最终获得约简属性集。

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点击次数:  更新时间:2019-03-28 19:39:08  【打印此页】  【关闭
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