湖南省教育厅科研基金(06C125)
- 作品数：3 被引量：10H指数：2
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- 基于粗糙集和信息熵的多变量决策树的变压器故障诊断被引量：2
- 2007年
- 利用粗糙集中决策表的分明矩阵选择多变量决策树的根属性,把信息熵研究属性约简过程中的理论用于节点属性检验和选择,实现多变量决策树的建立。通过实例验证多变量决策树诊断模型较之单变量决策树诊断模型减少了故障信息的冗余性,诊断效率高,结果易于理解。
- 侯利娟颜宏文
- 关键词：粗糙集理论分明矩阵条件熵多变量决策树单变量决策树
- 基于粗糙集和信息熵的变压器故障诊断方法被引量：6
- 2008年
- 根据属性约简过程中决策属性集相对条件属性集的条件熵的变化规律和属性,在分明矩阵中出现的频率作为启发式信息,提出了基于熵和属性频度的属性约简算法。在此基础上把粗糙集自动知识获取的理论应用在电力系统的变压器故障诊断。实例分析表明,该方法有效地减少了故障信息的冗余性,诊断效率高,结果易于理解,在电力系统其它领域可进行类似推广。
- 侯利娟颜宏文
- 关键词：粗糙集理论分明矩阵属性约简条件熵启发式信息
- 基于二进制可辩识矩阵变换的离散化算法被引量：3
- 2008年
- 在用粗糙集理论处理决策表进行约简时,要求决策表中的各值用离散值表达,即离散化。求最小数目的断点集是一个NP-hard问题,解决这类问题的一般方法是采用启发式算法求出最优或次优解,给出了离散化中的二进制可辩识矩阵的定义,并提出了基于二进制可辩识矩阵变换的离散化算法,实例证明,该算法是有效的和高效的。
- 侯利娟颜宏文
- 关键词：粗糙集理论决策表二进制可辨识矩阵离散化
