工艺参数对注塑成型质量影响的粗糙集分析

用粗糙集理论，分析了注塑成型过程中工艺参数对成型不足问题的影响。通过属性约简和值约简，找出影响成型质量的关键因素，从而得到判断成型结果的决策规则。实例分析表明，这种新的诊断方法提高了故障诊断能力，减少了诊断时间，具有实际工程应用价值。     

变精度粗糙集模型在陶瓷砖缺陷分析中的应用

在分析陶瓷砖缺陷分析的现状和传统粗糙集模型不足的基础上,提出了一种基于变精度粗糙集理论的缺陷分析模型。利用变精度粗糙集的近似依赖性进行属性约简,据此得到决策规则。该方法允许一定范围内的错误分类率存在,提高了分析模型的容错性,为陶瓷砖缺陷分析提供了一种新的思路。实例分析结果验证了该方法的有效性和可靠性。     

粗糙集理论在柴油机故障诊断中的应用

以柴油机故障诊断为背景,研究了基于粗糙集理论的参数优化在故障诊断中的应用.首先采用小波包能量谱方法提取振动信号的特征参数,并用粗糙集理论对其进行属性约简,最后用RBF神经网络对各类故障进行辨识,结果表明:利用粗糙集约简后,通过减少神经网络的输入节点数,简化网络的结构,提高了诊断的准确率及效率.     

基于粗糙集-贝叶斯的电网故障诊断方法

提出了一种基于粗糙集-贝叶斯的电网故障诊断方法,采用粗糙集信息表约简方法对电网故障特征进行约简,获取了电网故障诊断最小决策表,然后针对最小诊断决策规则建立贝叶斯网络模型,利用贝叶斯网络节点之间的权重关系提高电网故障诊断的效率和正确率.     

基于粗糙集与人工神经网络的烟气机故障诊断

提出了一种粗糙集理论与神经网络集成的烟气机故障诊断方法。首先应用SOM网络对故障诊断数据中的连续属性进行离散化,然后根据粗糙集理论,借助遗传算法进行故障诊断决策系统约简,获得最优决策系统。最后在最优决策系统的基础上,设计RBF神经网络对烟气机故障进行诊断。试验结果显示,该方法可以有效提高烟气机故障诊断的精度和效率。     

基于粗糙集理论的L-CNG加气站安全评价指标构建

目前，针对L-CNG加气站安全评价指标提取，往往以相关标准、规范或专家意见等定性因素为主，其存在安全影响因素冗杂、评价指标多层次、噪声样本过多等问题。为了进一步降低冗杂评价因素对评价结果影响，提高L-CNG加气站安全评价准确性，将基于粗糙集理论的属性约简应用至L-CNG加气站安全评价指标体系的构建过程。基于事故致因理论，经过安全影响因素分析，得到加气站危险源初始识别清单后，运用粗糙集理论进行知识约简，构建以人员因素、管理因素、设备因素、环境因素、工艺流程因素等五个一级指标为主体的L-CNG加气站安全评价指标。     

改进蚁群算法结合粗糙集原理用于入侵检测

提出一种基于蚁群-粗糙集原理的入侵检测方法。首先通过粗糙集对不确性数据进行筛选;再利用改进蚁群算法对数据进行约简,减少了计算时间;然后再根据设定的阀值,用蚁群-粗糙集导出规则得到检测结果。实验结果表明,改进蚁群算法数据约简速度高于利用遗传算法以及蚁群算法,该方法对DoS和Probe攻击具有很高的检测率和较低的误检率,并且对U2R和R2L攻击也有较好的检测率。     

粗糙集理论在环境科学研究中的应用

粗糙集理论是一种处理模糊和不确定知识的数学工具,在许多领域已经得以广泛应用。本文总结了其在环境科学与环境工程研究领域的国内相关研究,以使更多学者了解和运用粗糙集理论和方法,推进该理论在环境领域的应用。     

基于粗糙集理论的肺癌细胞图像识别

肺癌细胞的早期诊断相当困难,肺癌细胞的特征选择依据难以把握.提出根据肺癌细胞的每个特征属性对粗糙集下、上近似集的影响程度作为属性约简的依据,根据约简的结果,再采用扩展的相近关系粗糙集对肺癌细胞进行识别诊断.利用下近似集中的结果进行判断可以提高识别的准确率,利用上近似集中的结果进行判断可以降低肺癌细胞识别的漏诊率.从识别的结果来看,方法行之有效.     

基于未确知测度理论和粗糙集的开采方案优选

以国内某矿山为例,结合矿山已有开采方法,选取采场生产能力、环保费用,采矿方法转换难易程度等9个影响因素作为评价指标,利用未确知测度理论获得待选方案的评价等级并将其作为粗糙集的决策属性,对指标进行属性约简。再利用未知测度理论结合约简后的属性指标进行计算,获得各方案的优越度,确定无底柱分段崩落法和充填法联合开采以及分段凿岩阶段出矿嗣后充填法作为最优方案,符合矿山实际,对其他类似矿山有一定的参考意义。     

一种基于粗糙集神经网络的陶瓷原料分类方法

文章在分析粗糙集和神经网络各自优势和存在问题的基础上,设计了一种将两者综合集成的新方法。该方法利用粗糙集对神经网络待处理的数据进行属性约简,借此来简化神经网络结构,然后利用三层BP神经网络建立陶瓷原料分类模型。实验结果表明,粗糙集神经网络方法用于陶瓷原料分类是可行的和有效的,有助于对陶瓷原料的选取,有一定的理论意义和实际应用价值。     

基于模糊粗糙集和事例推理的凝汽器真空故障诊断

针对凝汽器真空故障诊断的不确定性和复杂性,提出一种基于模糊粗糙集和事例推理的凝汽器故障诊断新方法。首先,运用模糊粗糙集属性约简方法对故障特征进行约简和权重分配,不仅提取了反映故障的主要特征量,降低了特征变量之间的非线性相关性,而且避免了人的主观性对权重分配的影响。然后,在分析凝汽器真空故障特征的基础上,建立凝汽器真空故障树,以约简特征作为条件对故障树根节点进行归纳检索,有效地减少了候选事例的数量,再通过最近邻法检索故障树叶节点,对凝汽器真空故障进行智能定位。通过对汽轮机凝汽器历史故障特征数据集仿真,验证了该方法的有效性。     

粗集理论及其在旋转机械故障诊断中的应用(四)决策表属性的约简

在旋转机械典型故障实验的基础上,按照粗糙集理论的要求,对采集的各种信息由数据库向符合粗集理论要求的知识库的转换,建立故障振动特征决策表。在决策功能不变的前提下,利用区分矩阵和区分方程,对决策属性进行简化,并寻找属性集的核和属性集合的选优。通过对4种典型旋转机械故障的频域特性表的约简,将6个条件属性简化为3个条件属性。     

基于粗糙集的焦炉加热工序控制规则提取

应用粗糙集(RS)理论对焦炉直行温度的控制规则进行了提取。首先收集人工成功控制直行温度的原始样本,添加可控与不可控参数,得到初始决策表;指出模糊控制方法因输入参数过少,从而会导致不确定性决策;然后利用RS理论对初始决策表进行约简,发现了关键影响因素及潜在规律,最终得到两组仅含有三个参数,简洁、一致、完备的控制规则,并经实际运行检验了规则的适用性。     

基于粗集理论的工业制冷装置运行参数分析

分析了粗集理论在数据挖掘中的特点,基于粗集理论对一个实际工业制冷装置的运行参数进行了实例分析。实际运行参数从该工业制冷用户的历史运行记录中采集。经过合理筛选,用粗糙集理论约简属性,将制冷压缩机能耗的影响因素由9个降至4个,简化了对压缩机能耗的研究。根据大气干球温度的逐时变化和制冷压缩机的实际运行电流,推导出运行电流与大气干球温度关系的经验公式。结果表明,采用粗集理论来分析制冷运行参数,可以挖掘出运行数据中的潜在规律。     

粗糙集在红霉素培养基优化中的应用

红色糖多孢菌的摇瓶培养基中采用不同有机氮源时红霉素的效价明显不同.通过粗糙集理论的EDMAR属性约简算法结合聚类分析,确定钾、铜、钴是影响红霉素效价的主要因素.培养基中添加钾和钴分别提高效价约14%和10%,添加铜会抑制红霉素的生物合成.该法能迅速、准确地确定有机氮源中的关键营养因子,对氮源的选择和发酵结果的稳定有重要的意义.     

基于粗糙集和RBF神经网络的风电场短期风速预测模型

结合粗糙集提出了一种RBF神经网络短期风速预测模型。采用粗糙集对预测模型的输入特征空间进行约简,找出对未来预测的风速具有主要影响的因素,以此作为RBF神经网络预测模型的输入变量;在RBF神经网络训练的过程中,采用在线滚动优化策略,将最新的样本加入训练集,从而使预测模型能够跟踪风速的最新变化。将提出的方法用于某风电场的1 h短期风速预测,仿真实验结果表明该方法具有结构简单、预测精度高的优点。     

粗糙集理论在薄膜蒸发器产量预测中的应用

应用粗糙集理论研究了薄膜蒸发器历史数据不确定影响下的产量预测问题。结合0.4 m2薄膜蒸发器试验数据,应用粗糙集理论,给出了从数据准备、数据挖掘、挖掘结果的解释与评估到最终产量预测结果的完整预测过程。结果表明:应用粗糙集理论得到的薄膜蒸发器产量预测结果与工程实践吻合较好。     

基于粗糙集的智能可视化优化方法用于加氢裂化反应操作优化

加氢裂化反应的历史生产数据包含了丰富的操作规律,而目前没有被充分挖掘和利用。针对该问题,本文 提出了基于粗糙集的智能可视化优化方法,并应用该方法对加氢裂化反应的操作变量进行了优化。采用自适应离 散化的方法对加氢裂化反应的生产操作数据进行离散化,得到离散化的数据集。针对数据集属性约简的N-P 难题, 提出了基于列队竞争算法的属性约简计算方法。通过对加氢裂化反应的数据集约简计算,使预设的12 个操作变量 约简到了8 个,除去了4 个冗余变量,有效降低了优化搜索空间。在此基础上,应用智能可视化优化方法将约简 后的加氢裂化反应数据降维映射到平面,并生成航煤收率的等值线,据此,直观地确定出了航煤收率的优化区域 和优化操作点。结果说明,选出的优化工况点与原工况航煤收率33.98%相比,能使航煤收率提高到37.58%.     

粗糙集理论在注塑件熔接痕分析中的应用

采用粗糙集理沦中的决策分辨矩阵,分析了注射成型过程中工艺参数和结构参数对注塑件熔接痕的影响.利用决策分辨矩阵消除信息系统中的冗余属性,找出影响熔接痕的关键因素,通过值约简,提炼出判断熔接痕的决策规则.研究结果表明,这种新的判断方法可简化复杂的分析过程,具有一定的实际应用价值.