【摘 要】
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Ziarko提出的变精度粗糙集模型是在经典粗糙集模型的基础上,引入误差参数β(0≤β＜0.5),不仅完善了近似空间,而且也有利于用粗糙集理论从不相关的数据中发现相关数据。本文先
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Ziarko提出的变精度粗糙集模型是在经典粗糙集模型的基础上,引入误差参数β(0≤β＜0.5),不仅完善了近似空间,而且也有利于用粗糙集理论从不相关的数据中发现相关数据。本文先提出了一种关于变精度粗糙集模型的生成规则,由概念的正域中对条件属性的描述,得到该概念的充分条件,根据知识间的依赖性作为优化规则所要考虑的因素来获取新的规则,应用于热电厂发电机组的故障诊断,实验结果表明,该方法忽略了少数实例的特殊性,降低了决策规则的复杂度,能够有效地进行故障识别,取得了满意的结果。然后提出了一种变精度粗糙集和支持向量机相结合的一种数据分类方法,并进行实验仿真。
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