基于最佳分类数和粗糙集的故障诊断方法
彭慧伶
洛阳理工学院计算机与信息工程系,洛阳,471023
摘要：提出了一种基于最佳分类数和粗糙集理论的汽轮机轴系振动故障诊断方法.该方法利用模糊C均值聚类算法(FCM)把数据的连续属性离散化,以形成隶属度矩阵及属性分类数,根据隶属度矩阵及属性分类数进行划分系数和划分熵的有效性评判,最终找到连续属性的最佳分类数.然后根据最佳分类数对数据的连续属性进行实际的离散化,将离散化后形成的离散数据根据粗糙集理论,进行数据挖掘,得到诊断规则,有效提高了汽轮机轴系振动故障的诊断水平.
关键词：模糊C均值聚类最佳分类数划分系数划分熵粗糙集
分类号：TP311(计算技术、计算机技术)
论文发表日期：2010-01-01
在线出版日期：2025-08-15（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：5( 31-34,95 )
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