一种改进的不完备熵属性约简在装备故障诊断中应用

摘要：

针对经典的粗糙集方法在处理不完备测试数据时,将完备化和属性约简先后进行易导致完备化数据产生偏差而影响属性约简准确性的问题,给出一种基于不完备熵的属性约简算法.通过对属性重要度概念在粗糙熵和不完备熵定义上进行拓展,立足原始测试数据直接计算各条件属性的属性重要度,从而获取一个较优的属性约简.该方法不仅充分考虑了不完备数据与属性约简之间的联系,而且约简结果更加精确,最后在某型装备故障诊断中应用验证了其有效性和优越性.

关键词：不完备熵、属性约简、重要度、故障诊断

所属期刊栏目：8

分类号：TP181;V24(自动化基础理论)

资助基金：国家自然科学基金61179016

在线出版日期：2013-11-26（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：460-463