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, 2019 随着信息大爆炸时代的到来,数据集的巨大化和数据集结构的复杂化已经成为近似计算中不能忽视的问题,而动态计算是解决这些问题的一种行之有效的途径。对现有的应用于经典多粒度粗糙集动态近似集更新方法进行了改进,提出了应用于变精度多粒度粗糙集(VPMGRS)的向量矩阵近似集计算与更新方法。首先,提出了一种基于向量矩阵的VPMGRS近似集静态计算算法;其次,重新考虑了VPMGRS近似集更新时的搜索区域,并根据VPMGRS的性质缩小了该区域,有效地提升了近似集更新算法的时间效率;再次,根据新的搜索区域 ...
于佩秋 +3 more
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Gaoya dianqi, 2019 针对变压器状态单一评价方法存在的不足和影响变压器性能的状态量错综复杂的特征,建立基于层次分析法和粗糙集的变压器状态评估模型。对变压器部件、状态量进行层次结构划分,借鉴专家经验并以层次分析法求得各部件、状态量的主观权重;结合变压器测试数据,运用粗糙集理论分析出各部件、状态量的客观权重;将主、客观权重进行优化组合,以反映各部件、状态量在变压器综合状态评估的权值。运用该模型对两台不同类型变压器的检修数据进行分析并得出变压器状态评价结果,将该结果与实际变压器检修状况对比,结果表明 ...
彭道刚 +3 more
doaj
, 2009 通过优化知识表达系统中条件属性对决策属性的依赖度,深入研究了粗糙集并与多Agent系统相结合。利用离散粒子群算法,提出一种基于粒子群优化的粗糙集知识约简算法,该算法解决了启发式算法无法全局搜索进行约简的问题 ...
唐延东, 董威
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Gaoya dianqi, 2019 为对恶劣天气频发环境下的在役复合绝缘子进行准确有效的污闪状态评估,针对复杂影响因素的随机性、不确定性和不完备性,提出融合粗糙集和信息熵的复合绝缘子污闪状态在线评估方法。通过构建多维度的绝缘子评价指标体系,在信息熵的观点下确定各条件属性的重要程度,结合粗糙集理论确定属性的相对权重,实现状态评估的定量表示。该方法完全基于数据驱动,能有效避免评估中的主观性问题,并且具有良好的扩展性和容错性。实例分析表明,该方法具有优异的区分度,能够快速可靠地反映复合绝缘子的实际污闪状态 ...
吴胜磊, 温颖, 宋超然, 梁睿
doaj
Gaoya dianqi, 2020 针对断路器操动机构常见故障问题,提出将改进的Kohonen网络对断路器典型故障进行诊断研究。首先,在某试验基地建立断路器监测实验平台,模拟操动机构典型故障。然后,分析采集到的合闸振动信号,采用3层小波包变换对降噪后的振动信号进行分解,得到各频段能量占总能量的百分比,利用粗糙集理论对特征参数进行知识约简,降低特征参数的维数。最终保留第1-4及第7频段。将保留的5个特征参数归一化处理后组成特征向量输入到SKohonen网络,对故障类型进行识别。实验结果表明,故障识别效果较好,且置信度高。
刘勇业, 马宏忠, 张利, 屈斌
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Shuitu Baochi Xuebao, 2022 作为黄河流域典型生态脆弱区之一的砒砂岩区,水土流失治理难度大,区域地形、侵蚀在坡沟系统的分布迥异。区域土壤侵蚀研究多集中于刻画侵蚀空间分布及不同地类差异性研究,从坡沟系统细化开展研究工作较少,不能较好地为后续精细化治理提供支撑。因此,选取位于准格尔旗的3个典型砒砂岩区小流域,结合目视解译的流域沟沿线,开展了流域地形、水力侵蚀分布规律及其关联性研究。结果表明:流域地形因子分布特征与地貌特征分布一致,高值集中分布在沟道,低值则集中在坡面,且特拉沟小流域(覆沙)沟道处的地形因子统计值最大 ...
谢梦瑶 +5 more
doaj
, 2017 本发明涉及一种基于粗糙集与BP神经网络的泵的故障诊断方法，包括以下步骤：搜集基准的训练样本特征数据，得到对应约简后的决策表，建立BP神经网络模型；将待诊断的训练样本特征数据，得到对应约简后的决策表，输入到所述BP神经网络模型，进行故障诊断。本发明通过将BP神经网络与粗糙集算法结合，先利用粗糙集理论有效的降低泵功图样本特征的维数，再利用约简后样本特征构造BP神经网络识别器，简化BP神经网络结构，减少BP神经网络识别器学习和运行的时间 ...
李世超, 于海斌, 尚文利, 曾鹏
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, 2013 采用直接数值模拟方法计算了上壁面光滑,下壁面粗糙的充分发展的槽道湍流。基于光滑壁面的黏性速度和槽道半宽的黏性雷诺数Re=180。粗糙壁面采用在光滑壁上设置横向等间距方形长条的简化模型。运用浸入边界方法来处理这些粗糙单元。为了避免在粗糙单元后形成稳定的涡,采用了粗糙单元间距w与单元高度h之比为7的K型粗糙壁面。通过数值模拟 ...
耿晨晖, 晋国栋, 何国威
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Gaoya dianqi, 2003 电力设备的故障诊断可以看成一个模式分类问题,每一个电力设备故障对应一组特征集。笔者提出了根据电力设备故障案例的故障状况和故障的相关检测参数,建立故障诊断决策表（即“知识库”）,并以决策表为主要工具,采用粗糙集理论方法,直接从故障样本集中导出诊断规则,为电力设备提供有效的故障诊断。采用这一方法,在通过信息网络实现远程诊断等过程中,在用户所获取的故障参数信息数据不完备的情况下,有可能为电力设备故障诊断服务提供一条新途径。
董立新 +3 more
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Gaoya dianqi, 2020 由于高压断路器运行过程中产生的状态数据庞大,传统的基于人工神经网络的高压断路器故障诊断方法在针对这一问题时存在网络结构复杂、训练过程费时、诊断速率缓慢的缺点。由此,文中提出RST粗糙集结合SOM自组织特征映射网络的方法,通过RST理论对断路器故障数据中的各个属性进行评价并寻找最小属性集,以此消除特征信息中存在的冗余属性,得到约简决策表,并将新形成的故障特征数据作为输入结合自组织特征映射网络进行高压断路器故障诊断。经过验证,在确保整体准确率能够达到91%的情况下,缩短了训练时间,简化了网络结构 ...
黄新波 +4 more
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