資料介紹
針對信息系統(tǒng)的不準確、不完整性,基于改進的可辨識矩陣來實現(xiàn)粗糙集約簡,來刪
除樣本數(shù)據(jù)中不相關(guān)和不重要的數(shù)據(jù),再利用神經(jīng)網(wǎng)絡知識對樣本集進行訓練和測試,設計了一種粗糙集與神經(jīng)網(wǎng)絡混合的故障診斷系統(tǒng)。并將其運用于TEP(Tennessee-Eastmanprocess)故障診斷中,取得了較好的故障診斷結(jié)果。
除樣本數(shù)據(jù)中不相關(guān)和不重要的數(shù)據(jù),再利用神經(jīng)網(wǎng)絡知識對樣本集進行訓練和測試,設計了一種粗糙集與神經(jīng)網(wǎng)絡混合的故障診斷系統(tǒng)。并將其運用于TEP(Tennessee-Eastmanprocess)故障診斷中,取得了較好的故障診斷結(jié)果。
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