【摘 要】
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从火电厂历史数据和故障案例中学习和挖掘诊断知识是有效指导电厂进行故障诊断的有效途径.粗糙集理论是一种从历史数据中发现规则知识的数学工具.本文基于变精度粗集模型,对
【机 构】
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哈尔滨工业大学(哈尔滨);东北师范大学(长春)哈尔滨工业大学(哈尔滨)东北师范大学(长春)
【出 处】
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全国电站自动化信息化学术技术交流会
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从火电厂历史数据和故障案例中学习和挖掘诊断知识是有效指导电厂进行故障诊断的有效途径.粗糙集理论是一种从历史数据中发现规则知识的数学工具.本文基于变精度粗集模型,对已有的基于Pawlak粗集模型的决策树生成方法进行改进,并将其应用于电厂轴系振动故障历史数据的建模中,从而获得隐含在历史数据中的知识,这有助于电厂工作人员及时发现轴系故障并进行故障排除.
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