基于粗集的遗传挖掘在故障诊断中的应用研究
介绍应用粗集理论和遗传算法相结合进行数据挖掘的方法.利用目前企业采集到的关键设备运行状态的大量数据,首先运用粗集理论的属性约简消去冗余的属性,然后以约简后的数据作为样本训练集,应用优化改进的遗传算法建立分类模型.根据构建的分类模型,可以发现故障设备运行的内在规律,快速对未知故障设备进行归类,从而为故障诊断与故障预测提供决策依据.
数据挖掘、数据分类、粗集理论、遗传算法、故障诊断
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TP274(自动化技术及设备)
2009-04-29(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
共4页
1179-1182