【摘 要】
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信息技术和数据库技术高速发展,使得数据成几何级数增长,如何从海量数据中提取辅助决策的有效数据是当前研究的主要方向。粗糙集属性约简成为推理和决策规则提取的工具之一。
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信息技术和数据库技术高速发展,使得数据成几何级数增长,如何从海量数据中提取辅助决策的有效数据是当前研究的主要方向。粗糙集属性约简成为推理和决策规则提取的工具之一。通过分析现有属性约简算法忽略不相容决策表、反复扫描决策表和忽略属性值约简重要性的问题,提出一种改进区分矩阵属性约简算法,并将该算法应用在矿井风机故障诊断中。具体工作包括:(1)通过对现有主要属性约简算法进行了分析,针对不相容决策表中处理的不合理性,提出一种改进思想。(2)分析前人提出的改进区分矩阵属性约简算法,针对该算法反复扫描决策知识表而导致时间和空间复杂度增大的缺陷,提出了基于此算法的改进。(3)突出属性值约简对数据约简的重要性,真正实现了决策表的最简化,并提出改进的值约简算法。(4)基于以上三点改进思想,把其集成到一个算法中,提出了基于改进区分矩阵的属性约简算法,并通过UCI数据集中的数据对算法进行验证,证明了此算法的优越性。(5)将改进算法用于矿井风机故障诊断中,对矿井风机故障决策知识系统进行约简,通过约简后的结果对矿井风机故障进行规则提取,进而为矿井风机故障处理工作提供指导。
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