收藏本站
《华中科技大学》 2010年
收藏 | 手机打开
二维码
手机客户端打开本文

粗糙集属性约简和聚类算法及其在电力自动化中的应用研究

马君华  
【摘要】: 数据挖掘(Data Mining,DM)是一种新兴的数据分析方法,它可以帮助人们充分应用数据中所蕴涵的信息,成为人工智能研究中非常活跃的领域。粗糙集是一种处理模糊和不确定知识的理论,聚类分析在没有先验知识时发现数据的规律,为人们提供了新的数据分类的方法。虽然在粗糙集和聚类分析方面有很多理论和方法产生,但由于数据对象的千变万化,需要我们不断对这些技术进行完善,以满足应用的需要。 在研究粗糙集关联影响度的基本概念和性质的基础上,通过分析属性之间的相互影响,建立属性的关联影响度矩阵,以属性的关联影响度作为启发条件,有效地删除冗余属性,获得能反映出属性之间相互影响的约简集。实验表明,基于关联影响度的属性约简算法可以得到关联影响度较大的属性组成的约简集。这种概念拓宽了粗糙集的应用范围,为数据挖掘提供了新的方法。 在粗糙集关联影响概念的基础上,对基于关联影响属性动态约简的概念和算法进行了研究,通过计算粗糙集中样本的激活状态ρ(U)和睡眠状态σ(U)对属性约简集的影响,在ρ(U)→σ(U)时,从约简集中将冗余的属性删除,在σ(U)→ρ(U)时,将必要的属性增加到约简集,这些算法和概念是有利于描述事物状态转换的方法。 智能监控系统是工业自动化控制的核心,粗糙集理论为它提供了切实可行的实时决策规则,基于实时性的属性约简算法将弱实时性属性删除,保留强实时性约简集,以保证决策系统的实时性指标,该算法使粗糙集在实时决策系统的应用更加广泛。 属性分类的约简算法能满足决策表中条件属性的分类要求,该算法按照分类函数对条件属性进行分类计算后,将次要的属性子集删除,求得属性分类约简集。实验表明,该算法能够在原决策能力不变的情况下,有效地删除部分属性,解决了属性分类的问题。 将所研究的属性约简算法应用到配电网故障诊断和电网连锁故障诊断预警系统中。在分析和研究配电网故障诊断系统的属性选择和规则产生方法的基础上,将实时性属性约简、属性分类约简算法应用到配电网故障诊断系统中。通过电工理论计算电网连锁故障诊断预警系统的属性值,求出负荷转移情况下属性之间相互产生的关联影响以及线路的故障度。通过关联影响属性约简算法的应用,观察属性的变化,达到预测故障、及时排除故障的目的。 调和聚类\分类算法,用于解决分类和聚类不一致的问题。它通过计算调和矩阵,计算聚类分类是否一致,通过对调和矩阵的不断修正,对聚类和分类的结果进行有效的协调,以达到最大程度上的一致。在电力负荷预测的应用中,该算法具有广泛的适用性,可以应用于其它分类和聚类不一致的场合。 以上对数据挖掘进行的研究,经过模拟、试验和算例验证了算法的有效性,具有重要的理论意义和应用价值。
【学位授予单位】:华中科技大学
【学位级别】:博士
【学位授予年份】:2010
【分类号】:TM76

手机知网App
【相似文献】
中国期刊全文数据库 前10条
1 翟俊海;高原原;王熙照;陈俊芬;;基于划分子集的属性约简算法[J];山东大学学报(工学版);2011年04期
2 温超;耿国华;李展;;构建新包空间的多示例学习方法[J];西安交通大学学报;2011年08期
3 曹龙汉;刘小丽;郭晓东;王申涛;代睿;;粗糙集与改进的QPSO-RBF算法在柴油机气门故障诊断中的应用[J];信息与控制;2011年04期
4 陈磊;杨敏;;基于粗糙集和遗传神经网络的城市日用水量预测模型[J];节水灌溉;2011年07期
5 赵东阳;;基于rough sets的不完备数据分析研究[J];科学之友;2011年12期
6 李仁;江鸿霞;李桂汉;;基于rough属性约简的信任计算方法[J];企业技术开发;2011年12期
7 何海涛;秦燕芬;曹凤翔;;分类算法中基于差别矩阵的属性约简方法[J];燕山大学学报;2011年04期
8 王丹;吴孟达;;粗糙模糊C均值融合聚类[J];国防科技大学学报;2011年03期
9 刘晓宇;田园;;基于数据挖掘的煤矿瓦斯爆炸安全预警管理系统研究[J];企业技术开发;2011年15期
10 丁军平;蔡皖东;;面向元信息分类的支持向量机改进技术[J];西安交通大学学报;2011年08期
中国重要会议论文全文数据库 前10条
1 葛丽;傅彦;;粗糙集在科学数据属性约简中的应用[A];第二十一届中国数据库学术会议论文集(技术报告篇)[C];2004年
2 陈昭炯;叶东毅;;粗糙集在一类林业数据决策分析中的应用[A];中国运筹学会第六届学术交流会论文集(下卷)[C];2000年
3 齐晓轩;纪建伟;韩晓微;原忠虎;;基于FCM的粗糙集属性约简方法在汽轮机故障诊断中的应用[A];全国第21届计算机技术与应用学术会议(CACIS·2010)暨全国第2届安全关键技术与应用学术会议论文集[C];2010年
4 刘永红;薛青;郑长伟;;基于粗糙集理论的C4ISR评估方法[A];第13届中国系统仿真技术及其应用学术年会论文集[C];2011年
5 常晓艳;刘振娟;;基于粗糙集属性约简的过程控制规则提取[A];第二届全国信息获取与处理学术会议论文集[C];2004年
6 肖健梅;芦晓明;王锡淮;;集装箱起重机防摇系统粗糙集控制[A];第二十六届中国控制会议论文集[C];2007年
7 叶明全;伍长荣;胡学钢;;一种集成粗糙集与Logistic回归的分类模型[A];全国第20届计算机技术与应用学术会议(CACIS·2009)暨全国第1届安全关键技术与应用学术会议论文集(上册)[C];2009年
8 李晓丽;王彤;杜振龙;;基于粗糙集理论的流数据最优特征选择[A];第二十二届中国数据库学术会议论文集(研究报告篇)[C];2005年
9 李华雄;周献中;;基于0-1分辨矩阵的启发式属性约简[A];2009年中国智能自动化会议论文集(第六分册)[中南大学学报(增刊)][C];2009年
10 聂力;王翰虎;;一个基于粗糙集理论的分类规则学习算法[A];第十六届全国数据库学术会议论文集[C];1999年
中国重要报纸全文数据库 前6条
1 ;栉风沐雨铸辉煌 继往开来谱华章[N];人民邮电;2006年
2 王玮 蔡莲红;数据挖掘走入语音处理[N];计算机世界;2001年
3 本报记者 李智 通讯员 梁宪生;零的突破[N];山西经济日报;2001年
4 李磊;让电子政务更聪明[N];计算机世界;2001年
5 重庆邮电学院党委书记徐仲伟 院长 聂能;发挥学科优势 打造信息平台[N];科技日报;2005年
6 闫春龙 邱云龙;宣钢与北京工业大学共同申报发明专利[N];世界金属导报;2011年
中国博士学位论文全文数据库 前10条
1 马君华;粗糙集属性约简和聚类算法及其在电力自动化中的应用研究[D];华中科技大学;2010年
2 张国军;基于粗糙集的相对属性约简算法及决策方法研究[D];华中科技大学;2010年
3 丛蓉;作战指挥决策支持系统目标融合识别研究[D];大连理工大学;2010年
4 赵佰亭;混合决策系统的粗集模型及在转台故障诊断中的应用[D];哈尔滨工业大学;2010年
5 王明春;基于粗糙集的数据及文本挖掘方法研究[D];天津大学;2005年
6 纪霞;不完备信息系统中粗糙集理论的扩展研究与应用[D];安徽大学;2010年
7 贾修一;基于语义的粗糙集理论和模型研究[D];南京大学;2011年
8 杨习贝;不完备信息系统中粗糙集理论研究[D];南京理工大学;2010年
9 骆公志;粗糙集理论及其在高等教育评估中的应用研究[D];南京航空航天大学;2009年
10 滕书华;基于粗糙集理论的不确定性度量和属性约简方法研究[D];国防科学技术大学;2010年
中国硕士学位论文全文数据库 前10条
1 李楠;基于邻域粗糙集的属性约简算法研究[D];陕西师范大学;2011年
2 王鹏;基于邻域粗糙集的属性约简算法研究[D];河北科技大学;2011年
3 梁蒙;基于粗糙集的属性约简算法研究[D];河南大学;2011年
4 陈展雄;基于多种群免疫量子粒子群的粗糙集属性约简与故障诊断[D];华东理工大学;2011年
5 任宏旺;基于粗糙集的数据挖掘模型的研究与应用[D];大连海事大学;2003年
6 王明娜;一种改进的粗糙集方法在数据挖掘中的应用[D];长春理工大学;2004年
7 葛丽;粗糙集在海量科学数据挖掘中的应用[D];电子科技大学;2005年
8 唐彬;基于粗集理论的知识发现研究[D];安徽大学;2004年
9 王萍;基于属性关联度的启发式约简方法及其在群体推理中的应用[D];合肥工业大学;2003年
10 郑涛;基于数据元标准与粗糙集的数据挖掘技术研究[D];西南农业大学;2005年
 快捷付款方式  订购知网充值卡  订购热线  帮助中心
  • 400-819-9993
  • 010-62791813
  • 010-62985026