论文部分内容阅读
经典粗糙集理论只能处理离散数据，不能将其直接应用于实际系统的数据挖掘中。本文引入样本之间的相似性和改进的属性广义区分度的概念，并定义了属性的全局相似性程度，然后利用容差关系对连续数据集直接进行属性约简，避免了数据离散化过程中信息的丢失。最后将其应用于汽轮机组故障诊断系统中，实验结果表明该方法的有效性。