基于粗糙集属性约简的异步电机速度模型结构辨识

提出了一种针对决策信息系统的属性约简方法,并将其应用到异步电机速度模型结构辨识上.同时,讨论了去除离散化数据中不一致规则的方法.结果表明,约简之后的速度模型结构与实际调速系统中影响电机转速的因素相符合,从而表明该算法是有效的.     

基于粗糙集理论的决策系统属性约简

介绍了粗糙集理论的基本概念,包括等价关系、划分、条件信息量等．介绍属性约简的原理,在此基础上提出了基于条件信息量的数据约简方法,优选出有用的属性,并通过实例表明该方法是可行和有效的．     

基于可分辨重要度的属性约简算法

在可分辨关系和分辨强度指数概念的基础上,构造出“基于可分辨重要度的属性约简算法”．算法采用自底向上的方法,利用启发式信息可分辨重要度SIG作为属性选取的依据．算法无需生成中间结果,并将相关的逻辑运算转换成矩阵运算,从而达到降低系统时空开销、有效处理大规模数据的目的．理论分析和UCI数据集的测试结果表明,文中提出的算法有效、可行．     

改进可辨识矩阵的启发式知识约简及规则算法

首先提出了改进可辨识矩阵,然后对属性重要性进行了重新定义,并且将模糊聚类应用于属性重要性划分,从而在此基础上提出了一种启发式知识约简及决策规则提取算法.给出了新的不相容率的概念,用于描述知识数据库中数据不相容特征和修正提取的决策规则的决策错误率.经过实验,该算法具有优良的性能.     

属性序下的增量式Pawlak约简算法

为了对动态变化的决策表进行属性约简处理,在给定的属性序下,提出了一种基于分辨矩阵元素集的增量式Pawlak约简算法.该算法根据新增对象的不同情况快速更新分辨矩阵元素集,并依据其元素的变化,在给定属性序下快速更新Pawlak约简.实例和仿真实验结果表明,该算法是有效、可行的,与非增量式算法相比,效率平均提高91.4%.     

基于评价指数的属性约简算法

从粗糙集理论出发,提出可分辨关系和对象差异矩阵的概念,并以此为基础构造出基于评价指数的属性约简算法.算法采用自底向上的方法,利用属性的评价指数作为启发式信息,求得属性集合的约简.在多个UC I数据集上进行试验,理论分析和实验数据表明,文中提出的属性约简算法是有效、可行的,具有较高的效率.     

基于评价指数的属性约简算法

从粗糙集理论出发,提出可分辨关系和对象差异矩阵的概念,并以此为基础构造出基于评价指数的属性约简算法.算法采用自底向上的方法,利用属性的评价指数作为启发式信息,求得属性集合的约简.在多个UCI数据集上进行试验,理论分析和实验数据表明,文中提出的属性约简算法是有效、可行的,具有较高的效率.     

电控发动机故障诊断属性约简算法应用研究

利用粗糙集理论中的区分矩阵属性约简算法对电控发动机的几种典型故障参数进行属性约简,为验证约简结果是否有利于下一步的故障诊断,采用较成熟的BP神经网络对其进行诊断验证,将约简结果作为网络的输入,待诊断故障作为网络的输出。通过学习训练结果表明:利用区分矩阵方法所获得的核约简不能作为故障诊断的特征参量,其导致网络不收敛,而其它3组约简可以用于区分现有故障。为获得最优的属性约简结果,利用二进制粒矩阵的方法进行了最优属性约简的证明。     

基于粗集理论的决策规则约简算法的研究与应用

粗集理论是一种新型的数据挖掘方法，其中约简是它的重要概念．粗集理论的主要思想是在保持分类能力不变的前提下，通过属性约简和值约简，导出问题的决策或分类规则．本文不同于目前将属性约简作为决策规则挖掘的重点，而是在属性约简的基础上又进一步提出了值约简算法，大大提高了规则的挖掘效率．该算法对原有算法进行了改进，最终可获得更简的决策规则．实例分析表明了该算法是较优的、有实用价值的．     

基于粗糙集的最小规则生成算法

讨论了可辩识矩阵的内容的深层次含义，分析了它与属性值约简的关系，并提出了一种利用可辩识矩阵实现属性值约简的方法，分析了利用可辩识矩阵实现属性约简和属性值约简的方法，设计了基于可辩识矩阵的最佳约简的算法，使得属性约简和属性值约简得以一致计算，使知识推理过程变得统一且相对简单．     

基于粗糙集理论的模型结构选择与知识发现

为了合理选择决策模型，提出了一种基于粗糙集理论获取模型选择知识并利用获取的知识选择模型的方法．通过随机设定模型参数，得到备选模型的属性值为连续值的决策表；通过设定误差范围，获得决策表中对象之间的关系；利用该关系和粗糙集理论，对决策表进行属性约简，获得决策规则；按该决策规则进行推理，实现智能决策的模型选择．实例表明，该算法是可行的。     

一种基于Rough集的案例推理模型的构建

利用Rough集理论处理案例推理问题具有不需要外界信息和先验知识的优点,对案例库中冗余属性进行简化,能够起到优化案例库的作用,同时能够依赖于统计知识提炼规则并形成多个有效的案例索引,在进行案例检索时可针对不同的检索问题选择恰当的索引快速检索到相似的案例,并进行推理得出相应的问题解决方案.最后,以稀土萃取分离生产过程的产品纯度和料液处理量等生产指标的智能优化设定控制为例,验证了该模型的可行性和精确性.     

直接转矩控制在异步电动机低速段的改善和仿真

介绍了交流传动控制系统的特点,较为系统、深入地研究了异步电机的新型控制(即DTC——直接转矩控制)策略,论述DTC方法在交流传动方面控制方法,针对异步电机在低速段直接转矩控制的缺陷进行改善.提出了以下解决方案:使用改进的开关表;使用三点式带滞环的比较器;解决了异步电动机直接转矩控制低速段时,难于控制转矩、磁通和电流、转矩脉动大的问题.通过Matlab6.5/simulink的建立仿真模型进行仿真验证,仿真结果表明对低速性能的改善是有效的.     

直接转矩控制在异步电动机低速段的改善和仿真

介绍了交流传动控制系统的特点,较为系统、深入地研究了异步电机的新型控制(即DTC--直接转矩控制)策略,论述DTC方法在交流传动方面控制方法,针对异步电机在低速段直接转矩控制的缺陷进行改善.提出了以下解决方案:使用改进的开关表;使用三点式带滞环的比较器;解决了异步电动机直接转矩控制低速段时,难于控制转矩、磁通和电流、转矩脉动大的问题.通过Matlab6.5/simulink的建立仿真模型进行仿真验证,仿真结果表明对低速性能的改善是有效的.     

闭环系统辨识的模型结构检验

对于闭环系统辨识的模型结构检验问题,在预测误差辨识法的前提下,从参数估计的统计特性中推导出两概率模型不确定性边界及最优的输入滤波器形式。概率边界及输入滤波器是基于参数估计的渐近正态分布的方差矩阵,该方差矩阵由采样数据估计而得。根据未知参数的渐近方差矩阵内积形式从概率统计意义上构造模型参数及互相关函数的不确定性边界,从优化的角度推导输入滤波器的选取形式。最后用仿真算例验证本文辨识方法的有效性。     

步进电机式怠速控制装置的结构原理

怠速控制(ISC)是在保证发动机排放要求且运转稳定的前提下,尽量使发动机保持最低稳定转速,以降低怠速时的燃油消耗量。怠速时喷油量的控制由燃油喷射控制系统根据与空气量相匹配的原则进行增减,以达到目标空燃比。主要介绍步进电机式怠速控制装置的组成,步进电机式怠速控制阀的主要结构及步进电机式怠速控制装置的控制原理。     

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道路是城市的主要基础设施,正确、及时地对道路的路面状况作出评价,对保持交通畅通、确保交通安全、减少交通事故、充分发挥道路设施功能和效益等具有十分重要的现实意义。基于属性识别理论能对事物进行有效识别和比较分析的原理,建立了路面状况评价的属性识别模型,并运用熵值法确定指标权重,避免了定权的主观随意性,提高了评价模型的可信度。将该模型应用于路面状况的实例评价中,为路面状况评价提供了一种简单、适用的评价方法。