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粗糙集在故障诊断中的应用  
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【作者】 张晶晶;
【导师】 李军;
【学位授予单位】 南京理工大学;
【学科专业名称】 控制理论与控制工程
【学位年度】 2006
【论文级别】 硕士
【网络出版投稿人】 南京理工大学
【网络出版投稿时间】 2006-12-06
【关键词】 故障诊断; 粗糙集; 人工神经网络; 属性约简;
【英文关键词】 rough set; artificial neural network; fault diagnosis; reduced property;
【中文摘要】 粗糙集理论作为信息科学的一种新的逻辑和研究方法,它是一种处理模糊和不精确知识的数学工具,其具有很强的知识获取能力。粗糙集理论的要点是将分类与知识联系在一起,粗糙集理论认为知识即是将对象进行分类的能力。粗糙集理论的主要优势在于它不需要任何预备的或额外的有关数据信息。但是粗糙集的容错能力和推广能力相对较弱,这意味着需要其他方法补充。 人工神经网络是近年来研究的热门技术,它也是人工智能领域的研究热点。人工神经网络因其具有自学习,自组织,容错性好和并行处理信息的能力,且具有与现代各门技术相结合的能力,是信息处理的有效途径和手段。但在现实应用中,人工神经网络就像是一个黑箱,想要确定其相应的决策几乎是不可能的。 因此针对上述各自的优缺点,将两者结合起来,发挥各自的特点。本文正是在这样的基础上进行的研究。应用神经网络进行计算机故障诊断,本文用粗糙集理论对计算机网络的条件属性进行约简。即通过粗糙集理论与改进可辨识矩阵和值约简算法相结合,将庞大的条件属性表约简为最小属性表。再根据最小属性表提出了混合策略规则算法并应用于神经网络中。由于充分应用了粗糙集和神经网络各自...
【英文摘要】 Rough set is a good tool for the math problem. The advantage of Rough set is the ability to acquire the knowledge. Today artificial neural network develops very fast. It has a lot of advantages, such as self-learning and self-organization. But it also has a problem. It is difficult to make a decision from it. Rough set theory can make some improvements. Based on the theory of rough set, this dissertation studies rough set-artificial neural network. A newly reduced algorithm based on rough set the...
【更新日期】 2007-01-10

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导师:李军    导师单位:南京理工大学    学位授予单位:南京理工大学
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