故障診斷系統(tǒng)發(fā)展到今天，仍然面臨著支撐理論的局限性、規(guī)則獲取和更新困難、診斷模型更新的不同步等各種問(wèn)題。為此，本文以粗糙集理論為支撐理論，提出了知識(shí)發(fā)現(xiàn)模型，并將其分別應(yīng)用到工程和醫(yī)學(xué)診斷領(lǐng)域，發(fā)現(xiàn)了若干有用的診斷知識(shí)。 針對(duì)粗糙集理論核心計(jì)算環(huán)節(jié)的計(jì)算復(fù)雜性問(wèn)題，本文提出一種適用于連續(xù)和離散條件屬性并存的混合條件屬性全距離(Mixed Attribute Whole Distance，簡(jiǎn)稱MAWD)空間降維模型，并就MAWD降維方法對(duì)于粗糙集理論后續(xù)若干重要計(jì)算環(huán)節(jié)的計(jì)算復(fù)雜度進(jìn)行了量化分析，提出了MAWD模型對(duì)于提高粗糙集核心計(jì)算效率的數(shù)學(xué)評(píng)判。 針對(duì)故障診斷規(guī)則獲取問(wèn)題，本文在所研究的論域空間MAWD降維模型、變精度粗糙集模型基礎(chǔ)上，結(jié)合先進(jìn)的連續(xù)屬性IMDV-SOM啟發(fā)式自動(dòng)聚類模型、決策矩陣計(jì)算模型。本文將四個(gè)核心模型進(jìn)行有機(jī)的統(tǒng)一和集成，提出了一種簡(jiǎn)稱為MMS-VPRS(MAWD-MDV-SOM-Variable Precision Rough Set)的知識(shí)發(fā)現(xiàn)模型，并實(shí)現(xiàn)了程序化，為故障診斷規(guī)則的發(fā)現(xiàn)提供了精準(zhǔn)、高效的規(guī)則獲取途徑。 本文以工程領(lǐng)域中的旋轉(zhuǎn)機(jī)械故障診斷、...

【文章頁(yè)數(shù)】：159 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：博士

【文章目錄】：
摘要
ABSTRACT
第1章 緒論
    1.1 引言
    1.2 智能診斷的研究現(xiàn)狀和發(fā)展趨勢(shì)
        1.2.1 故障診斷技術(shù)綜述
        1.2.2 智能診斷的發(fā)展趨勢(shì)
    1.3 智能診斷面臨的問(wèn)題和原因分析
    1.4 課題的研究背景
    1.5 智能診斷系統(tǒng)知識(shí)發(fā)現(xiàn)問(wèn)題解決思路
    1.6 論文的研究?jī)?nèi)容和主要貢獻(xiàn)
        1.6.1 論文的主要研究?jī)?nèi)容
        1.6.2 論文的主要貢獻(xiàn)和創(chuàng)新點(diǎn)
    1.7 本章小結(jié)
第2章 粗糙集理論概述
    2.1 引言
    2.2 粗糙集理論的研究與發(fā)展
        2.2.1 粗糙集理論的產(chǎn)生
        2.2.2 粗糙集理論的發(fā)展
        2.2.3 粗糙集理論的優(yōu)勢(shì)
        2.2.4 粗糙集理論與其他不確定方法的比較
        2.2.5 粗糙集理論的研究現(xiàn)狀
    2.3 粗糙集理論的若干基本概念
        2.3.1 知識(shí)與知識(shí)庫(kù)
        2.3.2 不可分辨關(guān)系
        2.3.3 上、下近似集
        2.3.4 近似精度
        2.3.5 粗糙度
    2.4 知識(shí)約簡(jiǎn)
        2.4.1 知識(shí)表達(dá)系統(tǒng)
        2.4.2 論域矩陣
        2.4.3 知識(shí)的依賴性
        2.4.4 決策表與決策規(guī)則
        2.4.5 屬性的重要性
        2.4.6 知識(shí)的約簡(jiǎn)與核
        2.4.7 決策表的約簡(jiǎn)
        2.4.8 分辨矩陣和分辨函數(shù)
        2.4.9 決策矩陣
        2.4.10 屬性約簡(jiǎn)的范式
    2.5 本章小結(jié)
第3章 基于降維的變精度粗糙集知識(shí)發(fā)現(xiàn)模型
    3.1 引言
    3.2 粗糙集論域空間的全面降維問(wèn)題
        3.2.1 全面降維與后續(xù)計(jì)算環(huán)節(jié)的數(shù)學(xué)關(guān)系
        3.2.2 論域空間的MAWD全面降維模型
    3.3 連續(xù)屬性的離散化問(wèn)題
        3.3.1 連續(xù)屬性離散化問(wèn)題的數(shù)學(xué)模型
        3.3.2 離散化方法的選擇
    3.4 變精度粗糙集模型研究
    3.5 MMS-VPRS知識(shí)發(fā)現(xiàn)模型的研究
    3.6 本章小結(jié)
第4章 粗糙集理論在工程智能診斷中的應(yīng)用
    4.2 粗糙集與小波理論在旋轉(zhuǎn)機(jī)械故障診斷中的應(yīng)用
        4.2.1 研究背景
        4.2.2 旋轉(zhuǎn)機(jī)械的故障診斷
        4.2.3 粗糙集應(yīng)用于旋轉(zhuǎn)機(jī)械實(shí)時(shí)故障診斷
    4.3 粗糙集在注射成型質(zhì)量控制中的應(yīng)用
        4.3.1 注射成型研究背景
        4.3.2 注射成型質(zhì)量控制
    4.4 基于MMS-VPRS的鎮(zhèn)流器故障診斷
        4.4.1 研究背景
        4.4.2 電子鎮(zhèn)流器故障診斷
    4.5 本章小結(jié)
第5章 粗糙集理論在醫(yī)學(xué)診斷中的應(yīng)用
    5.1 引言
    5.2 冠心病診斷的基本方法
        5.2.1 冠心病診斷的特殊性
        5.2.2 冠心病無(wú)創(chuàng)傷性診斷方法
        5.2.3 冠心病有創(chuàng)傷性診斷方法
    5.3 基于粗糙集的智能診斷流程
    5.4 粗糙集理論在心電信號(hào)預(yù)測(cè)冠心病中的應(yīng)用
        5.4.1 研究的背景
        5.4.2 心電信號(hào)產(chǎn)生的機(jī)理
        5.4.3 心電信號(hào)的意義
        5.4.4 心電圖診斷實(shí)例分析
        5.4.5 討論
    5.5 MMS-VPRS知識(shí)發(fā)現(xiàn)模型在冠心病診斷中的應(yīng)用
        5.5.1 研究背景
        5.5.2 無(wú)創(chuàng)傷性冠心病診斷指標(biāo)
        5.5.3 冠心病診斷實(shí)例分析
    5.6 本章小結(jié)
第6章 結(jié)論與展望
    6.1 引言
    6.2 論文總結(jié)和研究成果
    6.3 展望
    6.4 本章小結(jié)
致謝
參考文獻(xiàn)
附錄A 電子鎮(zhèn)流器自動(dòng)檢測(cè)線關(guān)鍵的生產(chǎn)原始數(shù)據(jù)
附錄B 論域空間MAWD縱向降維程序
附錄C 論域空間MAWD方法降維后的論域空間數(shù)據(jù)集
附錄D 電子鎮(zhèn)流器故障診斷規(guī)則
附錄E 心電信號(hào)原始數(shù)據(jù)表
附錄F 冠心病診斷原始數(shù)據(jù)表
附錄G MAWD降維后的冠心病診斷數(shù)據(jù)
附錄H MMS-VPRS發(fā)現(xiàn)的醫(yī)學(xué)診斷規(guī)則
個(gè)人簡(jiǎn)歷 在讀期間發(fā)表的學(xué)術(shù)論文與研究成果



本文編號(hào)：3871920