基于粗集神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的故障診斷專家系統(tǒng)研究.pdf

1、由于故障信號(hào)存在數(shù)量冗余、不準(zhǔn)確、不完整等現(xiàn)象，導(dǎo)致了基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的故障診斷專家系統(tǒng)的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)輸入維數(shù)大，結(jié)構(gòu)復(fù)雜，冗余部分多，因此網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練速度慢，不易收斂，推廣能力差，限制了這種專家系統(tǒng)在各個(gè)場(chǎng)合的廣泛應(yīng)用。因此本文用粗集來(lái)消除網(wǎng)絡(luò)輸入(故障信號(hào))和網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)中的冗余，提高專家系統(tǒng)的應(yīng)用能力。 文章首先討論了決策表中冗余對(duì)象對(duì)粗集約簡(jiǎn)的影響，然后提出了求最簡(jiǎn)決策表的算法，算法利用對(duì)象頻度的概念，刪除決策表中的冗余對(duì)象，組建最簡(jiǎn)決

2、策表，把求最簡(jiǎn)決策表的算法與基于區(qū)分對(duì)象對(duì)集的約簡(jiǎn)算法結(jié)合起來(lái)，形成了一種能同時(shí)適用于一致表與不一致表的粗集約簡(jiǎn)算法-SDTRA算法。 然后研究BP網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)優(yōu)化理論，分析了權(quán)衰減法、靈敏度法及相關(guān)性法等剪枝法的優(yōu)缺點(diǎn)，根據(jù)BP網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)與權(quán)值調(diào)整的特點(diǎn)，結(jié)合粗集能夠優(yōu)化約簡(jiǎn)冗余信息的長(zhǎng)處，提出了在網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練過(guò)程中構(gòu)建決策表進(jìn)行約簡(jiǎn)，最后根據(jù)約簡(jiǎn)的結(jié)果刪除冗余的連接和節(jié)點(diǎn)，得到一個(gè)求最優(yōu)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)的新方法-粗集法。