基于粗糙集理论的人工神经网络故障诊断系统

摘要：

在故障诊断神经网络模型的基础上,以粗糙集理论中的信息系统属性值表为主要工具,将复杂的神经网络分层约简并剔除其中不必要的属性,克服了网络规模过于庞大及分类识别速度慢等缺点,取得了减少分类过程中的模式匹配搜索量的良好效果,并给出基于粗糙集理论的分层发掘神经网络模型结构及算法,结果表明该系统对工程应用具有一定的参考价值.

关键词：故障诊断、粗糙集、约简、数据发掘、人工神经网络

所属期刊栏目：23

分类号：TP182;TP183(自动化基础理论)

资助基金：解放军总参谋部预研项目98061117

在线出版日期：2004-01-08（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：53-55,86