發(fā)布時間：2018-05-12 12:00

  本文選題：飛機整體驅(qū)動發(fā)電機 + 數(shù)據(jù)挖掘��； 參考：《計算機應(yīng)用研究》2017年04期

【摘要】：針對現(xiàn)有飛機發(fā)電機故障診斷流程繁瑣、診斷結(jié)果精確度低的問題,從數(shù)據(jù)挖掘角度出發(fā),引用變精度粗糙集約簡算法處理現(xiàn)有診斷流程系統(tǒng),為了在小樣本條件下更好地提取有效信息,利用對象集定義的二元關(guān)系和依賴空間給出了變精度粗糙糙集的β下近似協(xié)調(diào)集的判定定理。采用了下近似屬性約簡的飛機發(fā)電機故障診斷決策,根據(jù)現(xiàn)有診斷決策構(gòu)造原始診斷決策表,并在小樣本條件下按照約簡規(guī)則約簡,結(jié)合專家經(jīng)驗構(gòu)造決策約簡表,通過粗糙集中右邊界域的準確度和覆蓋度驗證了該方法的有效性和普適性。
[Abstract]:In order to solve the problem of complicated fault diagnosis flow and low accuracy of diagnosis results, the variable precision rough set reduction algorithm is used to deal with the existing diagnosis flow system from the point of view of data mining. In order to extract the effective information better under the condition of small sample, using the binary relation and dependency space defined by the object set, the judgement theorem of the 尾 lower approximation concordant set of the variable precision rough set is given. The decision making of aircraft generator fault diagnosis based on the lower approximate attribute reduction is adopted. According to the existing diagnosis decision, the original diagnosis decision table is constructed. Under the condition of small sample, the decision reduction table is constructed according to the reduction rule and the expert experience. The validity and universality of the method are verified by the accuracy and coverage of the right boundary region of rough set.
【作者單位】： 中國民航大學(xué)電子信息與自動化學(xué)院;東北電力大學(xué)電氣工程學(xué)院;
【基金】：國家自然科學(xué)基金資助項目(51377161) 中央高校科研基金資助項目(3122013D002)
【分類號】：V267;TP18

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本文編號：1878533