【摘 要】
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本课题针对神经网络和粗糙集各自的局限性，引入了粗糙集作为神经网络的预处理，对粗糙集和神经网络相结合的混合智能诊断方法进行研究，使二者合理结合在一起，有效提高了系统的学习
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本课题针对神经网络和粗糙集各自的局限性，引入了粗糙集作为神经网络的预处理，对粗糙集和神经网络相结合的混合智能诊断方法进行研究，使二者合理结合在一起，有效提高了系统的学习效率和诊断精度，并成功应用于高线故障诊断中。本课题研究的主要内容如下：
(1)介绍了粗糙集理论的基本知识和概念；详细介绍了知识约简的相关定义和粗糙集理论的知识推理过程；分析了粗糙集理论的特点及应用情况，并使用轴承试验台数据验证了基于粗糙集理论的属性离散化和约简方法的有效性。
(2)对人工神经网络进行了介绍，分析其基本特性和主要学习方法；研究了BP神经网络的基本结构和设计原理；通过实验数据训练BP神经网络，建立了BP神经网络模型，验证了其作为模式识别方法的有效性。
(3)研究了粗糙集与神经网络相结合的故障诊断方法，分析了两者结合的必要性；重点研究了基于粗糙集的连续属性离散化方法，通过对典型算法的优缺点分析，提出了一种基于熵的连续属性离散化算法，并详细介绍了算法的具体步骤。同样也对属性约简算法进行了深入研究，在以往典型算法的基础上，着重研究论文一种基于属性重要性的属性约简算法，并用实验数据对所研究算法进行了验证；最后用BP神经网络进行故障模式识别。
(4)采用本文研究的粗糙集与神经网络相结合的智能诊断技术首次对某高线轧机工程数据进行了分析，分析结果与理论研究基本一致，从而充分验证了该方法的有效性。
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