基于粗糙集的分类规则挖掘的研究

为了使粗糙集理论应用于分类规则挖掘更具严密性,能够有效的提高挖掘异常规则的效率和针对性,研究和探讨了数据预处理、多层分类规则挖掘、规则约简等方面的技术和方法,提出了基于粗糙集的异常规则挖掘算法,增量式分类规则挖掘策略和多层次分类规则挖掘策略,并建立了一个完整的基于粗糙集的分类规则挖掘模型。     

基于单片机技术的矿井风机自控系统设计

介绍矿井风机运行过程中自动控制系统的构成,进一步阐述保证矿井风机可以正常工作的设计方案。将51单片机作为信息收集的关键单元,在当下最新的信息技术和通信技术参与下,为确保工作人员能够对矿井风机实行远程控制与管理并进行故障预测等作出有益的技术支持,从而确保矿井风机可以更加持续、有效地工作。     

基于粗糙集的CBR规则提取韵应用研究

粗糙集理论是一种新型的处理不精确问题的数据分析理论.将粗糙集理论应用于CBR中,用差别矩阵对决策表知识进行约简,发现并提取规则,建立基于粗糙集的范例索引;可有效地消除原CBR范例冗余属和数据嗓音.以滚动轴承噪声值样本为实例,通过计算和分析,证明该方法切实可行.     

基于PLC的矿井风机远程监控系统的设计

应用现代工业计算机监测控制技术实时监测井下矿用通风机的运行参数并在线控制是解决风机运行问题的有效方法之一,随着工业信息技术的发展,该方法已经越来越广泛的应用于实际的井下通风系统之中,产生了良好的效果。介绍了风机远程监控的参数,设计了基于可编程逻辑控制器PLC的监控系统总体结构,并详细阐述了硬件的组态过程。     

高海拔对矿井轴流式风机性能影响及风机合理选型

高海拔矿井所处环境气压低、空气密度小,导致风机在高海拔环境工作性能明显下降。本文基于风机设计基本理论和矿井通风学原理,研究了高海拔低空气密度对矿井轴流式风机工作性能和配套电机功率的影响,结合实例分析了高海拔矿井风机及配套电机的合理选型方法。研究结果表明:与平原地区相比,高海拔地区的风机体积流量不变,但质量流量下降;风机风压随着空气密度下降而减小,实际风压远低于风机选型的样本风压;电机运行时温升增加,绝缘材料老化加速,电机输出功率下降。     

基于粗糙集的CBR规则提取的应用研究

粗糙集理论是一种新型的处理不精确问题的数据分析理论。将粗糙集理论应用于CBR中,用差别矩阵对决策表知识进行约简,发现并提取规则,建立基于粗糙集的范例索引;可有效地消除原CBR范例冗余属和数据嗓音。以滚动轴承噪声值样本为实例,通过计算和分析,证明该方法切实可行。     

基于粗糙集理论的矿井突水水源快速识别

为了准确而快速地判别矿井突水水源,以聚类分析、灰色关联分析、多元逐步判别分析3种方法建立了矿井突水水源判别模型,提出了通过适应性来选择具体矿井或矿区的判别方法,利用粗糙集理论的属性约简来筛选水化学特征指标,使得所选判别指标更具针对性和减少指标检测时间,真正实现准确而快速地判别矿井突水水源,进而为矿井水害防治服务。实例表明,属性约简前后,识别结果一致性将近90%,证实了粗糙集理论在矿井突水水源判别中的有效性和实用性。     

矿井通风风阻与风机工作效率研究

安全的通风风阻循环系统不仅是矿井工作人员健康的稳定支持同时也能够保障采矿环境的无毒害状况.因此,通风系统设备中的风机工作效率是矿井工作开展的重要项目,相关研究需要得到充分的重视与深度探讨.文章针对矿井通风系统中风阻工作过程中的问题与优化策略进行深入探讨,同时详细阐述风机工作效率提升方面的研究现状与成果.     

基于粗糙集的装载机液压系统故障诊断专家系统知识获取研究

针对当前专家系统知识获取瓶颈的难题,提出一种基于粗糙集的装载机液压系统故障诊断专家系统知识获取模型。将装载机液压系统的故障历史数据离散化,构建故障诊断决策表,通过粗糙集数据挖掘算法获取故障诊断的最小约简属性集和潜在的诊断规则,并建立诊断规则知识库。以ZL50型装载机液压系统中的齿轮泵故障分析为例进行了验证。     

基于变精度粗糙集的机械故障诊断方法

探讨了基于变精度粗糙集模型的故障诊断规则获取方法,该方法通过相应的变精度属性约简算法,利用变精度属性约简有效地处理带噪声的决策表,提取符合可信度要求的故障诊断规则形成规则集。此方法克服了标准粗糙集模型对数据噪声过于敏感的缺点,增强了数据分析和处理的鲁棒性。     

基于粗糙集的制造业设备故障方法研究

介绍了一种关于制造业设备故障维修及诊断的方法-基于粗糙集理论的一种方法。通过相关数据分析表明,运用粗糙集理论可以得到故障诊断更加清晰以及更加简明的诊断规则。     

粗糙集BP神经网络在高校贫困生认定中的应用

研究高校贫困生的认定问题,构建了基于粗糙集的BP神经网络模型。该模型首先应用基于Pawlak属性重要度的属性约简算法得到认定学生贫困的重要属性,降低决策表的维数,然后将降维后的数据送入BP神经网络进行学习和训练,最后采用训练好的的网络对测试样本进行检验。     

粗糙集与灰色理论相结合的煤层地质条件评价

煤层地质条件对矿井生产有直接影响,所以对其进行客观正确的评价很有必要。文章利用灰色理论和粗糙集理论处理不确定问题的优越性,结合贵州煤矿建立了基于这两种理论相结合的煤层地质条件综合评价模型。     

基于SPA的煤矿安全质量标准化考评深度分析

煤矿安全质量标准化考评,是依赖于各个专业得分,综合计算出矿井分数,并以此分数确定考评级别的。这种以单一分数来表述矿井的安全程度,存在着反映客观情况不真实、不具体;指导安全标准化建设缺乏有效性;只追求高分,忽视安全防范的关键点。因此,应用集对分析理论(SPA)进行深度分析是十分必要的。在构建安全质量标准化考评结果的四级联系度函数基础上,通过分析各自平均联系度、集对势与悲观势、不确定性,反映了矿井达到最优安全质量标准的优劣次序、相对于标准之间的差距、未来转化为最优安全标准的态势以及潜在的不确定性,更有效地促进矿井安全质量标准化建设。     

基于粗糙集-神经网络系统的采煤机故障诊断研究

针对神经网络在故障诊断中存在着输入属性维数多和数据量庞大的缺点,利用粗糙集理论对原始数据进行约简,并剔除其中不必要的属性,构建了优化的粗糙集-神经网络智能系统。通过对实例分析,使用该系统能够提高采煤机故障诊断的准确性和效率,在故障诊断中有良好的应用前景。     

基于粗糙集-遗传神经网络分类器的矿井通风机故障诊断研究

针对当前矿井通风机机械故障诊断所面临的问题,提出了一种粗糙集-遗传神经网络分类器模型和它的构造方法,模型先利用粗糙集理论约简样本决策表属性,然后再利用遗传神经网络进行网络训练。通过与基本BP网络模型的对比,验证了该方法用于故障诊断的有效性。