【摘 要】
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针对现有飞机发电机故障诊断流程繁琐、诊断结果精确度低的问题,从数据挖掘角度出发,引用变精度粗糙集约简算法处理现有诊断流程系统,为了在小样本条件下更好地提取有效信息,利用对象集定义的二元关系和依赖空间给出了变精度粗糙糙集的β下近似协调集的判定定理。采用了下近似属性约简的飞机发电机故障诊断决策,根据现有诊断决策构造原始诊断决策表,并在小样本条件下按照约简规则约简,结合专家经验构造决策约简表,通过粗糙集
【机 构】
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中国民航大学电子信息与自动化学院,东北电力大学电气工程学院
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针对现有飞机发电机故障诊断流程繁琐、诊断结果精确度低的问题,从数据挖掘角度出发,引用变精度粗糙集约简算法处理现有诊断流程系统,为了在小样本条件下更好地提取有效信息,利用对象集定义的二元关系和依赖空间给出了变精度粗糙糙集的β下近似协调集的判定定理。采用了下近似属性约简的飞机发电机故障诊断决策,根据现有诊断决策构造原始诊断决策表,并在小样本条件下按照约简规则约简,结合专家经验构造决策约简表,通过粗糙集中右边界域的准确度和覆盖度验证了该方法的有效性和普适性。
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