基于粗糙集的矿井风机故障规则提取

为了提高矿井风机故障诊断的准确率,使用UCI数据库的机械故障分析数据集进行分析。根据矿井风机的特点确定通频垂直振幅、基频垂直振动速率、振动频率是检测矿井风机故障的关键检测参数。因此,提出了采用粗糙集进行矿井风机故障数据挖掘的方法,通过对数据集中数据选择、离散、决策表的构建及约简方法的介绍,以期提取出矿井风机故障诊断的规则,实现矿井风机故障诊断专家系统规则库的建立。     

基于粗糙集的地测数据预测模型研究

地测系统涉及因素极其繁杂,数据属性多且量大。数据不可避免地存在缺陷,影响后续的设计、生产和管理。运用粗糙集理论,通过对地测数据的分析,建立模型,从中发现不确定性的知识和异常数据,排除知识发现过程中的噪声干扰等。用粗糙集方法进行地测数据挖掘,发现潜藏于地测数据中的知识,为矿山生产与管理作预测分析和决策支持更具有实际意义。     

粗糙集的RBF表示与非监督模式分类

提出了一且糙集的ＲＢＦ网络表示形式，在集值测度意义下，将粗糙度的语义表达进行了有效的描述，并构造了蓁在组织遗传学习机制。     

多维数量关联规则聚类挖掘研究

根据旅游数据的特殊性,提出了多维数量关联规则聚类算法(MDQARC),并从挖掘库的生成、数值属性的离散化以及关联规则挖掘和规则聚类等方面设计了有效的算法,最后通过实验将MDQARC算法与C4.5算法进行了比较,证明了该算法可以提高运行效率。     

数据挖掘技术中关联规则挖掘的应用研究

数据挖掘是从大量的应用数据中提取人们事先不知道的、潜在并且有用的信息和知识的过程。数据挖掘的方法有很多,其中应用最广泛的方法之一就是数据的关联规则挖掘。文章介绍了数据挖掘的一般技术,对于关联规则中的Apriori算法进行了说明,重点介绍了关联规则的数据挖掘方法在实际档案数据中的应用。     

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.     

基于粗糙集的机械故障诊断方法研究

粗糙集理论在有效地保持故障诊断分类结果的情况下,可以提取出最能反映故障的特征。本文研究了基于粗糙集的故障诊断规则获取方法,并通过一个故障诊断实例进行了验证。结果表明：粗糙集通过相应的约简算法,能有效地处理决策表,形成规则集。这种方法基本达到了机械故障诊断的效果。     

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。     

煤炭业基于粗糙集的非完备信息系统研究

当今煤炭业已经进入了信息时代,基于粗糙集的非完备信息系统决策规则学习算法,能提高属性未知数据信息的准确表达。在该算法中,首先利用粗糙集理论对属性未知的数据信息进行属性约简,然后基于数据挖掘技术的关联规则发现方法和不确定决策方法进行属性未知数据信息的决策规则学习。通过实例数据集进行算法仿真分析,仿真表明,该算法具有较好的决策规则学习能力和表达准确性,验证了对属性未知数据信息利用经典粗糙集的上下近似等价关系进行约简和学习是有效的。     

基于变精度粗糙集的地下硐室稳定性研究

探讨了基于变精度粗糙集模型的地下硐室稳定性的分类方法，该方法应用粗糙集原理把影响地下硐室数据信息转换为决策表，通过定义近似分类质量度量，改进传统ID3算法，利用变精度粗糙集方法处理带噪声的决策表，从而对地下硐室的稳定性进行合理的判别、分类。此方法增强了数据分析和处理的鲁棒性，为进行决策提供了依据。     

基于粗糙模糊集理论的采矿方法优化研究

针对传统采矿方法选择存在的弊端,将粗糙集理论与模糊集理论结合应用于采矿方法优化选择,提出液压支护长壁法开采缓倾斜薄矿体的新方法。将采矿方法优化评价结果作为决策属性,综合分析开采安全性、经济技术指标、环境友好等因素,选取11种影响因素作为条件属性,构建样本集合,建立了采矿方法优选指标体系、隶属度矩阵和权重系数矩阵,对拟定采矿方法进行定量分析;应用粗糙集理论中知识依赖性和属性重要性评价法,将模糊数学权系数的确定转化为粗糙集中属性重要性评价问题,从约简结果中提取判别规则,给出预测模型权系数计算方法,确定液压支护长壁式崩落法为最佳开采方案。结果表明,应用粗糙模糊集理论选出的采矿方法具有较强的适应性,达到了安全、高效、低消耗采矿的目的,提高了采矿方法优化选择的科学性和客观性,有较高理论与工程应用价值。     

粗糙集理论在矿井调度知识挖掘中的应用

简要介绍了粗糙集理论,详细论述了决策表、属性约简、规则生成和变精度粗糙集,并结合矿山实例说明矿井调度知识挖掘的过程。粗糙度理论是描述不确定性的又一新工具,为矿山知识挖掘开辟了一条新途径。     

基于粗糙集理论的数据挖掘方法在边坡稳定性分析中的应用

介绍了数据挖掘技术在未知知识获取方面所具有的独特优势，并在此基础上运用基于粗糙集理论的数据挖掘技术，分析大量有关边坡稳定性的数据，并从杂乱的参数中提取有用的决策规则，从而达到准确分析边坡稳定性的目的。     

粗糙集约简算法的研究与实现

粗糙集理论是一种基于对现实世界进行不确定描述的理论,属性约简是粗糙集理论的核心理论之一。对粗糙集理论进行阐述,并给出基于启发式的知识约简算法,最后结合MATLAB程序实例说明了该算法的可行性与有效性。     

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。     

基于粗糙集的硫化矿石自燃规律分析

应用粗糙集理论对硫化矿石自燃的训练样本集进行了属性约简与规则提取,得到了硫化矿石自燃规律的粗糙集理论模型,并将其进行了验证,证明这是一种行之有效的方法。     

基于粗糙集理论的岩爆预测模糊综合评价

基于粗糙集理论和模糊集理论相结合的方法,利用粗糙集中的知识约简方法挖掘评价指标,把权系数问题转化为粗糙集中属性重要性评价问题,建立了关于岩爆发生和烈度分级评价的关系数据模型。利用国内外一些重大深部岩石工程实例作为学习的样本进行训练,经过训练后的模型判别估计误判率为0。利用该模型对实际工程项目贵州开磷集团马路坪深埋硬岩矿山岩爆情况进行预测,预测等级与实际结果吻合,说明该模型在研究岩爆预测中具有良好的实用性和有效性。该方法可为深部地下工程岩爆发生可能性及其烈度分级预测提供一种新思路。     

基于RS的矿井局部通风设备故障诊断规则获取系统

为了获取矿井局部通风设备故障诊断规则,缩短故障诊断的时间,研究和开发了基于粗糙集理论的故障诊断规则获取系统。分析了矿井局部通风设备信息数据库的结构和功能,讨论了故障决策表的建立方法以及属性约简方法。实际算例表明,此系统可较好实现历史故障数据的管理和故障诊断规则获取的一体化。