工程师职称论文机械故障诊断中的误诊断与信息处理方法(3)

概率论和模糊数学是描述这种信息的强有力的工具。因而，可以考虑用适当的方式把概率论和模糊数学理论融人到故障诊断的信息表达和描述中来，加强其描述的客观性。

4粗集理论对信息不确定性的处理

具有随机信息、未确定信息、模糊信息、灰信息中的一种的信息为单式信息;至少存在2种以上的信息为盲信息，而将概率论、模糊理论、灰色数学、未确知数学的理论与方法有机结合起来，即不确定性数学的理论与方法，提出或运用某种理论和方法，对具有相似或不同特征模式的信息进行处理，以获得融合信息，从而改善信息的不确定性、模糊性、矛盾性。

粗集理论是一种处理模糊和不确定知识的有效数学工具，其在知识分类和知识获取中已得到成功应用。粗集理论方法与神经网络方法、遗传算法、模糊集理论方法、混沌理论等“软科学”方法的不同在于它仅利用数据本身所提供的信息，不需要任何附加信息或先验知识，如证据理论中的基本概率赋值、模糊集理论中的隶属度函数、统计学中的概率分布等，粗集方法以观察和测量数据进行分类为基础，直接处理对象的可测输出，剔除冗余信息和矛盾信息，从而找到问题的内在规律，因此粗集理论比其他“软计算”方法更具实用性。粗集理论进行诊断的一般步骤:

(1)知识库建立利用搜集到的历史或仿真数据生成联合诊断系统故障信息表，进而表示为知识库的形式S=(U, A, D, V, f)知识库可分为非空的对象空间U = 3x>> xz,…，xm(，属性集合空间R=AV D，子集A=}dl } a2 }…，do}和子集D=}df分别称为条件属性和结果属性，并且在对象空间与后两者之间存在对象属性关系f8和九，即对于。eA, f8:‘升砚称为信息函数，儿:U}Vd称为决策函数，Va和yd分别是A和D的有限值域。

(2)数据离散化数据离散化方法包括等距离划分算法、等频率划分算法、NaiveScaler算法、基于属性重要性算法和基于断点重要性算法，以及布尔逻辑和粗集理论相结合的算法等，使条件属性和决策属性的取值为连续的不确定性空间，数据离散化是运用粗集理论的数据预处理。

(3)特征提取从原N个数据特征中找到M个数据特征，简化后M个数据特征对对象空间U的分类能力和原N个数据特征的分类能力相同(N,M)，此过程称为特征提取。常用的特征提取方法有基于属性重要性的最小约简、基于差别矩阵和差别函数的逻辑化简、基于包含度理论方法的最大分布约简、基于下近似质量不变进行属性约简和对存在噪声污染时用基于上近似质量的任一约简。特征提取使条件属性得到约简，进而剔除冗余的条件属性。

(4)规则应用提取的规则集可用来对新对象进行分类，该规则集称为“分类器”，用RUL来表示。当分类器遇到一个新对象x时，则在规则集RUL中寻找与x的条件属性相匹配的规则，应用规则集可判断新对象x决策属性。

参考文献

1 屈梁生，何正嘉.机械故障诊断学.上海:上海科技出 版社，1986

2 刘振华，陈晓红.误诊学.济南:山东科学技术出版 社，2001

3屈梁生，吴松涛.统计模拟在工程诊断中的一些应用. 振动、测试与诊断，2001，21 (3):157-167

论文范文：电商管理论文电子商务环境下的营销模式研究

这篇电商管理论文发表了电子商务环境下的营销模式研究，电子商务的发展改变的企业的生存模式，电子商务不仅仅是网上的交易活动，同时还包括生产、管理的环节，电子商务环境也越来越受到重视，我们国家开始着手对电子商务环境进行监管，那么电子商务环境下营销模式应该如何选择呢?

转载请注明来自：http://www.uuqikan.com/jixielw/15089.html