计算机工程与设计
計算機工程與設計
계산궤공정여설계
COMPUTER ENGINEERING AND DESIGN
2009年
5期
1179-1182
,共4页
数据挖掘%数据分类%粗集理论%遗传算法%故障诊断
數據挖掘%數據分類%粗集理論%遺傳算法%故障診斷
수거알굴%수거분류%조집이론%유전산법%고장진단
介绍应用粗集理论和遗传算法相结合进行数据挖掘的方法.利用目前企业采集到的关键设备运行状态的大量数据,首先运用粗集理论的属性约简消去冗余的属性,然后以约简后的数据作为样本训练集,应用优化改进的遗传算法建立分类模型.根据构建的分类模型,可以发现故障设备运行的内在规律,快速对未知故障设备进行归类,从而为故障诊断与故障预测提供决策依据.
介紹應用粗集理論和遺傳算法相結閤進行數據挖掘的方法.利用目前企業採集到的關鍵設備運行狀態的大量數據,首先運用粗集理論的屬性約簡消去冗餘的屬性,然後以約簡後的數據作為樣本訓練集,應用優化改進的遺傳算法建立分類模型.根據構建的分類模型,可以髮現故障設備運行的內在規律,快速對未知故障設備進行歸類,從而為故障診斷與故障預測提供決策依據.
개소응용조집이론화유전산법상결합진행수거알굴적방법.이용목전기업채집도적관건설비운행상태적대량수거,수선운용조집이론적속성약간소거용여적속성,연후이약간후적수거작위양본훈련집,응용우화개진적유전산법건립분류모형.근거구건적분류모형,가이발현고장설비운행적내재규률,쾌속대미지고장설비진행귀류,종이위고장진단여고장예측제공결책의거.
