【摘 要】
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针对机械故障诊断知识的近似最优属性约简不惟一要求,从得到多个满足分类精度的属性约简集合的目标出发,提出了一种基于特征选择和变精度粗集的属性约简方法。该算法将特征选
【机 构】
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兰州理工大学数字制造技术与应用省部共建教育部重点实验室,兰州理工大学机电工程学院
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针对机械故障诊断知识的近似最优属性约简不惟一要求,从得到多个满足分类精度的属性约简集合的目标出发,提出了一种基于特征选择和变精度粗集的属性约简方法。该算法将特征选择过程,从由完全属性集开始的属性删除方式转变为从核属性出发以增加关键属性为主的多目标方式;同时引入决策属性支持度,保证了约简结果对于论域对象分类的准确率。通过机械故障状态数据的实例应用,表明该方法可获得旋转机械各类典型故障的关键属性,得到了给定准确度下的多个约简集合。
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