文献类型：期刊文章

作　　者：朱江华[1] 李海波[2] 潘丰[1]

机构地区：[1]江南大学控制科学与工程研究中心,江苏无锡214122 [2]无锡商业职业技术学院电子工程系,江苏无锡214153

出　　处：《计算机仿真》

年　　份：2007

卷　　号：24

期　　号：1

起止页码：86-89

语　　种：中文

收录情况：CSCD、CSCD_E2011_2012、JST、ZGKJHX、普通刊

摘　　要：虽然粗糙集理论为处理离散属性提供了很好的工具,但它不能直接运用于具有连续变量的数据上面,而现实中的数据又包含着大量的连续变量。为了能够对连续属性集进行有效的知识约简,充分利用遗传算法的全局优化和并行计算的优点,结合模糊粗糙集的理论,对连续属性集进行知识约简,较粗糙集而言避开了连续属性的离散化过程,减少了信息损失,加快了约简速度,提高了决策支持度。首先利用一个仿真实例来验证该算法的有效性和快速性,然后把它运用于某一柴油机的故障数据集的约简,通过约简获得了影响输出故障模式的主要输入变量集,实现了数据的预处理,为进行柴油机的故障模式诊断提供了先决条件。

关 键 词：横糊粗糙集  遗传算法 知识约简

分 类 号：TP183]