基于预测决策同态理论的故障数据优化挖掘算法

摘要：

在一些大型的智能机械设备环境中,由于故障数据种类不断增加,形成了一个强冗余数据干扰的环境,这样的环境下,由于故障冗余关联规则的存在造成挖掘耗时.在充分研究关联挖掘算法的基础上,提出一种基于预测决策同态理论的强冗余数据挖掘算法,该算法通过对冗余关联中的数据以非同态信息增益惩罚因子构建同态区间,对区间内庞大的冗余关联数据进行关联约束,保证关联数据在距离较近的同态区间内,在邻近区间中采用预测决策方法进行故障的最终确认.实验证明,这种方法能够提高冗余环境下故障数据挖掘的准确率,其计算成本不高,鲁棒性较强.

关键词：预测决策、同态区间、数据挖掘

所属期刊栏目：40

分类号：TP391.4(计算技术、计算机技术)

资助基金：山西省2011年科学技术发展计划20110321031

在线出版日期：2013-10-21（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：232-235