【摘 要】
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提出了一种粗糙小波网络分类器的模型。其过程为：利用粗糙集理论获取分类知识，根据训练样本属性值离散化、属性约简和值约简来构造粗糙小波网络分类器。该分类器可以有效地克服
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提出了一种粗糙小波网络分类器的模型。其过程为：利用粗糙集理论获取分类知识，根据训练样本属性值离散化、属性约简和值约简来构造粗糙小波网络分类器。该分类器可以有效地克服粗糙集规则匹配方法抗噪声能力和规则泛化能力差的缺点；同时可简化小波网络的结构，加快网络的训练速度。并详细介绍了该分类器用于入侵数据识别的步骤和仿真实验结果。
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针对滚动轴承信号的非平稳特性、小波变换频率混叠及信息丢失等问题,提出一种结合频率分离与功率谱的滚动轴承故障诊断方法。首先,双树复小波变换(DTCWT)对振动信号进行分解,
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