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帶式輸送機(jī)在工礦企業(yè)和交通運(yùn)輸業(yè)中具有廣泛應(yīng)用，近年來，帶式輸送機(jī)向長距離、高速度、大運(yùn)量方向發(fā)展”。在實(shí)際生產(chǎn)中，鋼芯輸送帶容易產(chǎn)生斷繩、疲勞和接頭位移等缺陷，導(dǎo)致輸送帶斷裂，輸送帶斷裂后果非常嚴(yán)重，甚至造成人員傷亡。缺陷識別對鋼芯輸送帶安全運(yùn)行具有重要作用。然而，其缺陷信號特征比較復(fù)雜，特征提取結(jié)果對缺陷識別準(zhǔn)確率和速度影響較大。因此，研究一種缺陷特征約簡算法，獲得反應(yīng)缺陷的本質(zhì)特征向量，提高缺陷識別準(zhǔn)確率和速度。粗糙集(roughsets)理論能有效地對完備和不完備信息進(jìn)行特征約簡，在故障診斷、知識發(fā)現(xiàn)和數(shù)據(jù)挖掘等方面獲得了成功應(yīng)用，并受到了國內(nèi)外學(xué)者的廣泛關(guān)注，目前成為人工智能領(lǐng)域的一個新的研究熱點(diǎn)。粗糙集理論在模式識別領(lǐng)域也具有廣泛應(yīng)用，粗糙集理論能在確保分類正確率的條件下，提取數(shù)據(jù)集的本質(zhì)特征。ChenHuiling運(yùn)用粗糙集理論作為特征約簡工具，有效地去除了數(shù)據(jù)中冗余特征，提高了支持向量機(jī)分類精度和速度-，。粗糙集理論模型主要有Pawlak經(jīng)典粗糙集模型、模糊粗糙集模型、基于容差關(guān)系粗糙集模型和鄰域粗糙集模型。基于容差關(guān)系粗糙集模型和鄰域粗糙集模型是目前粗糙集理論研究熱點(diǎn)，因?yàn)镻awlak經(jīng)典粗糙集模型和模糊粗糙集模型需對數(shù)據(jù)進(jìn)行離散化才能進(jìn)行約簡，離散化過程中會導(dǎo)致信息丟失，而基于容差關(guān)系粗糙集模型和鄰域粗糙集模型可直接對連續(xù)數(shù)據(jù)屬性進(jìn)行約簡，消除了離散化過程帶來的信息丟失問題。然而，基于容差關(guān)系粗糙集模型需要信息系統(tǒng)中的屬性值的概率分布情況等相關(guān)領(lǐng)域的知識，而鄰域粗糙集模型不需要信息系統(tǒng)中概率分布等知識，可以直接對輸送帶缺陷電磁信號連續(xù)屬性特征進(jìn)行約簡。目前，對鄰域粗糙集研究主要集中在屬性重要度計(jì)算方法的改進(jìn)和約簡算法的改進(jìn)。在鄰域粗糙集中，鄰域大小的確定非常重要。目前鄰域粗糙集研究中，通常是根據(jù)實(shí)驗(yàn)和經(jīng)驗(yàn)對所有的屬性設(shè)定同一鄰域值。由于實(shí)際中各屬性的數(shù)據(jù)往往存在較大差異，鄰域粗糙集為不同屬性設(shè)定同一鄰域值，鄰域值選擇不好會導(dǎo)致屬性約簡效果不好。因此，本文提出一種基于屬性數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)差的改進(jìn)鄰域粗糙集特征約簡算法，該方法根據(jù)不同屬性標(biāo)準(zhǔn)差為不同屬性設(shè)定不同鄰域值，從而解決原鄰域粗糙集難以為不同屬性選擇最佳鄰域值的難題。
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