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应用粗糙集提取柴油机故障数据特征
  • ISSN号：1002-8331
  • 期刊名称：《计算机工程与应用》
  • 时间：0
  • 分类：TP274[自动化与计算机技术—控制科学与工程;自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
  • 作者机构：[1]重庆大学自动化学院,重庆400030
  • 相关基金：国家自然科学基金（No.60974090）;重庆大学创新实验室基金（No.S-09108）;重庆市攻关项目（cstc,No.2010ac3055）.
作者： 殷杰[1], 柴毅[1], 郭茂耘[1]
关键词： 粗糙集, 自组织特征映射(SOM), 属性约简, 特征提取, rough set, Self Organizing Feature Map（SOM） , attribute reduction , feature extraction
中文摘要：

根据柴油机故障数据的特点，采用粗糙集理论对其进行特征提取研究。由于实际测量的参数大多为连续数据，而粗糙集只能处理离散数据，提出了一种适用于粗糙集的SOM网络离散化方法；给出一种基于简化差别矩阵的快速属性约简算法；以6135D型柴油机故障诊断数据为例进行特征提取，成功地将原始8个属性约简为3个，为后续研究工作打下了基础。

英文摘要：

Rough set theory is used to research how to extract features of diesel engine fault data due to its own character. Rough set can deal with discrete data only and most parameters are continuous,so this paper presents a discretization method which uses SOM for rough set;it gives a quick attribute reduction algorithm based on simplified discernibility matrix;it extracts features of 6135D diesel engine fault data,reduces its attributes from 8 to 3 successfully and lays the foundation of follow-up work.

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期刊信息
  • 《计算机工程与应用》
  • 北大核心期刊（2014版）
  • 主管单位:中国电子科技集团公司
  • 主办单位:华北计算技术研究所
  • 主编：怀进鹏
  • 地址：北京市海淀区北四环中路211号北京619信箱26分箱
  • 邮编：100083
  • 邮箱：ceaj@vip.163.com
  • 电话：
  • 国际标准刊号：ISSN：1002-8331
  • 国内统一刊号：ISSN：11-2127/TP
  • 邮发代号:82-605
  • 获奖情况:
  • 1. 2012年首批获得中国学术文献评价中心发布的 “...,2. 2001年获得新闻出版署“中国期刊方阵双效期刊”,3. 2008年首批入选国家科技部“中国精品科技期刊...,4.2003年-2011年连续获得工业和信息化部期刊最高...
  • 国内外数据库收录:
  • 俄罗斯文摘杂志,波兰哥白尼索引,美国剑桥科学文摘,英国科学文摘数据库,日本日本科学技术振兴机构数据库,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊（2004版）,中国北大核心期刊（2008版）,中国北大核心期刊（2014版）,中国北大核心期刊（2000版）
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