收藏本站
收藏 | 手机打开
二维码
手机客户端打开本文

粗糙集理论研究及其在工程和医学诊断中的应用

高晓康  
【摘要】: 故障诊断系统发展到今天,仍然面临着支撑理论的局限性、规则获取和更新困难、诊断模型更新的不同步等各种问题。为此,本文以粗糙集理论为支撑理论,提出了知识发现模型,并将其分别应用到工程和医学诊断领域,发现了若干有用的诊断知识。 针对粗糙集理论核心计算环节的计算复杂性问题,本文提出一种适用于连续和离散条件属性并存的混合条件属性全距离(Mixed Attribute Whole Distance,简称MAWD)空间降维模型,并就MAWD降维方法对于粗糙集理论后续若干重要计算环节的计算复杂度进行了量化分析,提出了MAWD模型对于提高粗糙集核心计算效率的数学评判。 针对故障诊断规则获取问题,本文在所研究的论域空间MAWD降维模型、变精度粗糙集模型基础上,结合先进的连续属性IMDV-SOM启发式自动聚类模型、决策矩阵计算模型。本文将四个核心模型进行有机的统一和集成,提出了一种简称为MMS-VPRS(MAWD-MDV-SOM-Variable Precision Rough Set)的知识发现模型,并实现了程序化,为故障诊断规则的发现提供了精准、高效的规则获取途径。 本文以工程领域中的旋转机械故障诊断、注射成型质量控制、电子镇流器故障诊断等若干典型故障诊断问题为对象,开展MMS-VPRS知识发现模型的应用性研究,导出了若干有用的工程领域诊断规则。验证了MMS-VPRS知识发现模型的工程适用性。 为了研究故障诊断模型的更新问题,本文将MMS-VPRS知识发现模型探索性地应用到医学诊断领域,利用该模型对51例可疑冠心病患者的信息进行全面分析,得出了较理想的诊断规则。经临床验证,该诊断规则有较高的敏感性与特异性,可以为早期诊断冠心病提供一种新的途径。


知网文化
【相似文献】
中国期刊全文数据库 前20条
1 刘幺和;吴佩;谭保华;;基于RoughSet的医疗数据挖掘应用分析[J];湖北工业大学学报;2008年02期
2 李敏;;基于属性的粗糙集在数据挖掘中的应用[J];哈尔滨商业大学学报(自然科学版);2008年01期
3 杨先卫,张甫宽,陈德彝;基于粗糙集的经济空间数据发掘与知识发现[J];三峡大学学报(自然科学版);2005年05期
4 王艳梅;胡小平;李舟军;张丽娟;;基于粗糙集理论的液体火箭发动机故障诊断[J];导弹与航天运载技术;2006年02期
5 韩江;黄海金;夏链;翟华;;基于粗糙集-神经网络的大型数控液压机液压系统故障诊断[J];液压与气动;2011年06期
6 何明;马国亮;孙立峰;;蚁群算法融合粗糙集理论的属性约简算法[J];北京工业大学学报;2010年09期
7 孙涛;蒋科艺;王永华;马力;;一种基于蚁群优化的粗糙集属性约简方法[J];海军航空工程学院学报;2011年01期
8 杜智慧;俞晓红;;基于粗糙集与RBF神经网络的农业总产值预测方法[J];洛阳理工学院学报(自然科学版);2010年01期
9 程鑫;石金彦;雷文平;;基于粗糙集的数据挖掘方法在机械故障诊断中的应用[J];中国新技术新产品;2011年05期
10 王力;袁长春;吕大刚;张世海;;粗糙集理论在高层建筑结构知识发现中的应用[J];哈尔滨工业大学学报;2006年12期
11 刘亚峰;石丽;刘廷苍;;基于粗糙集的属性约简算法的改进[J];沈阳理工大学学报;2008年01期
12 许寅华;董洋;;基于粗糙集的概念格约简构造算法[J];昆明理工大学学报(理工版);2008年05期
13 欧芳芳;马晓辉;马利芳;王翠茹;;基于改进属性频度的属性约简算法[J];电力科学与工程;2009年05期
14 李秀娟;纪赖恩;许晓东;;基于粗糙集理论的中央空调节能评测的研究[J];控制工程;2010年03期
15 刘白林;唐小三;;基于支持向量机与粗糙集理论的病例诊断[J];西安工业大学学报;2008年06期
16 吴成东,许可,张海波,刘建顺,李旸;粗糙集-决策树在数据挖掘中的应用[J];沈阳建筑大学学报(自然科学版);2005年04期
17 梁霖,徐光华;基于克隆选择的粗糙集属性约简方法[J];西安交通大学学报;2005年11期
18 于晓伟;左宪章;尹文龙;康健;;粗糙集在智能设备诊断中的应用研究[J];微计算机信息;2006年13期
19 高晓康;李翠玲;施雨辰;;一种基于粗糙集理论的设备故障诊断方法[J];上海应用技术学院学报(自然科学版);2006年03期
20 刘宏杰;冯博琴;李文捷;吕焕通;;粗糙集属性约简判别分析方法及其应用[J];西安交通大学学报;2007年08期
中国重要会议论文全文数据库 前10条
1 刘幺和;吴佩;谭保华;;基于RoughSet的医疗数据挖掘应用分析[A];湖北省机械工程学会设计与传动学会、武汉机械设计与传动学会2008年学术年会论文集(1)[C];2008年
2 杨善林;刘业政;马溪骏;;基于β-δ_0粗糙集模型的属性约简算法[A];2003年中国管理科学学术会议论文集[C];2003年
3 张铮;苏旭武;张道德;陈学锋;;装载机故障诊断属性约简算法[A];湖北省机械工程学会青年分会2006年年会暨第2届机械学院院长(系主任)会议论文集(下)[C];2006年
4 盛立;刘希玉;高明;;基于粗糙集理论的数据挖掘算法研究[A];山东省计算机学会2005年信息技术与信息化研讨会论文集(二)[C];2005年
5 蒙韧;徐章艳;;基于信息熵属性约简的矩阵方法[A];广西计算机学会2009年年会论文集[C];2009年
6 王静;杨雷;;基于粗糙集的我国高新区二次创业发展经济实力综合评价[A];中国企业运筹学学术交流大会论文集[C];2005年
7 王军;李菊;水泱;;基于粗糙集的数据分类规则约简算法[A];计算机技术与应用进展·2007——全国第18届计算机技术与应用(CACIS)学术会议论文集[C];2007年
8 于晓辉;张强;;基于可辨识矩阵的不完备模糊目标信息系统的属性约简[A];第八届中国管理科学学术年会论文集[C];2006年
9 马翠;刘琼荪;周先东;;基于相对区分矩阵的遗传模拟退火属性约简算法[A];第九届中国青年信息与管理学者大会论文集[C];2007年
10 屈利;苑津莎;张卫华;李丽;;结合粗糙集的事例推理在负荷预测中的应用[A];2007年河北省电子学会、河北省计算机学会、河北省自动化学会、河北省人工智能学会、河北省计算机辅助设计研究会、河北省软件行业协会联合学术年会论文集[C];2007年
中国博士学位论文全文数据库 前10条
1 高晓康;粗糙集理论研究及其在工程和医学诊断中的应用[D];同济大学;2007年
2 施明辉;面向中医辨证计算的粗糙集知识获取方法及其应用研究[D];厦门大学;2008年
3 贾平;基于粗糙集理论的知识发现方法研究[D];浙江大学;2008年
4 李翠玲;粗糙集理论研究及其在虚拟装配系统中的应用[D];同济大学;2007年
5 王文铭;基于数据仓库的矿山企业信息系统及其应用研究[D];东北大学;2000年
6 赵晨;过程控制中的数据挖掘技术研究及其智能控制策略探讨[D];浙江大学;2005年
7 张勇;粗糙集—神经网络智能系统在浮选过程中的应用研究[D];大连理工大学;2006年
8 刘永阔;核动力装置故障诊断智能技术的研究[D];哈尔滨工程大学;2006年
9 邱道宏;括苍山高速公路隧道岩爆非线性预测研究[D];吉林大学;2008年
10 吴正江;L模糊粗糙集研究[D];西南交通大学;2009年
中国硕士学位论文全文数据库 前10条
1 吴习宇;粗糙集理论在农业决策支持系统知识发现中的应用[D];西南农业大学;2005年
2 吴云志;基于粗糙集与神经网络方法结合的知识发展应用研究[D];合肥工业大学;2006年
3 南洋;粗糙集和突变级数法在生态经济区划中的应用研究[D];太原理工大学;2008年
4 唐彬;基于粗集理论的知识发现研究[D];安徽大学;2004年
5 李英玉;遗传算法信息熵结合属性约简算法研究[D];长春理工大学;2006年
6 陈战伟;领域知识在辅助知识发现过程中的初始聚焦问题研究[D];北方工业大学;2008年
7 朱振玉;基于粗糙集的数据挖掘研究与应用[D];哈尔滨工程大学;2006年
8 黄林颖;概念格属性约简及扩展模式[D];江西师范大学;2007年
9 陈鑫影;基于粗糙集理论的约简算法研究[D];吉林大学;2005年
10 代文征;基于粗糙集的不完备信息系统的属性约简研究[D];西北师范大学;2006年
中国重要报纸全文数据库 前10条
1 本报记者 陈丽容;中兴发布汽车智能诊断软件 差异化路线再次凸显[N];通信信息报;2011年
2 王云鹤 熊立;武汉电信直销中心剑指聚类市场[N];人民邮电;2009年
3 记者 肖卓;聚类市场:想挖金矿不容易[N];人民邮电;2009年
4 张秋;突破聚类市场的信息化盲区[N];中国计算机报;2007年
5 记者 陈黎明 通讯员 钱王平 杜亚董;沙钢高炉智能诊断决策系统获冶金科技奖[N];中国冶金报;2007年
6 张善斌 徐秀娇 李文;山东济宁能源运河煤矿 智能诊断钢丝绳缺陷[N];中国安全生产报;2010年
7 王玮 蔡莲红;数据挖掘走入语音处理[N];计算机世界;2001年
8 张德政;信息挖掘商业智能之“芯”[N];中国计算机报;2002年
9 中国科学院计算技术研究所 王 斌;内容为王[N];计算机世界;2004年
10 符信;30个指标评价社会发展水平[N];南方日报;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
  • 010-62982499
  • 010-62783978