【摘 要】
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针对粗糙集属性重要度权重确定方法考虑信息不足的问题,定义了多属性组合的边际重要度,并提出了基于边际重要度的一种属性权重确定方法.利用所得到的权值对K近邻算法的距离进行加权改进,得到的权值定义了KNN算法的距离相似度,并用KNN算法的分类效果评价文章所提出的权值确定方法.通过对UCI数据集的验证,改进后的KNN算法有效地提高了分类效果.将文章提出的权重确定方法应用于石化装置旋转机械故障诊断中,对于齿轮箱故障,KNN的分类准确率为75.65％,改进后的KNN算法分类准确率可提高到80.25％.与其他分类算法相
【机 构】
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广东石油化工学院理学院,广东茂名525000;广东石油化工学院自动化学院,广东茂名525000
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针对粗糙集属性重要度权重确定方法考虑信息不足的问题,定义了多属性组合的边际重要度,并提出了基于边际重要度的一种属性权重确定方法.利用所得到的权值对K近邻算法的距离进行加权改进,得到的权值定义了KNN算法的距离相似度,并用KNN算法的分类效果评价文章所提出的权值确定方法.通过对UCI数据集的验证,改进后的KNN算法有效地提高了分类效果.将文章提出的权重确定方法应用于石化装置旋转机械故障诊断中,对于齿轮箱故障,KNN的分类准确率为75.65％,改进后的KNN算法分类准确率可提高到80.25％.与其他分类算法相比,文章提出的基于权值的改进KNN算法的分类精度高于其他分类方法,这对多属性决策问题中属性权重的确定具有一定的参考价值.
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