10.3969/j.issn.1008-0570.2007.15.057
基于粗糙集与K-均值聚类的故障知识挖掘
针对连续数据故障诊断知识挖掘,提出了一种将粗糙集理论与K-均值聚类算法相结合的故障诊断知识挖掘方法.该方法在提取设备状态参数数据的基础上,应用K-均值聚类算法将各状态参数下的连续数据离散化为有限类别,再应用粗糙集对所获得的离散数据表进行约简,获得由状态数据出发的故障诊断知识表格.应用于柴油机故障诊断数据知识挖掘,可以快速准确地获得故障诊断知识,方法简单易用.
粗糙集、K-均值聚类、故障诊断、知识挖掘
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TP18(自动化基础理论)
国家自然科学基金50421703
2007-07-23(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
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