郎平
- 作品数：2 被引量：3H指数：1
- 供职机构：哈尔滨理工大学自动化学院更多>>
- 相关领域：电气工程动力工程及工程热物理更多>>
- 基于粗糙集理论和朴素贝叶斯分类算法的汽轮发电机振动故障诊断被引量：1
- 2010年
- 汽轮发电机组结构及振动的复杂性使其故障具有多层次性和随机性,以及故障信息不完整性等特点。对此,提出了一种基于粗糙集理论与朴素贝叶斯分类算法的汽轮发电机组振动故障诊断方法。通过粗糙集理论求取最小属性约简集,并在此基础上利用朴素贝叶斯分类算法诊断出故障概率最大的区,最后针对具体的故障设定值对该方法进行验证。实际算例结果表明,该方法能在故障信息不完整甚至丢失核心属性的情况下得到较好的诊断结果,提高了系统诊断的容错性。
- 高俊山郎平孙真和
- 关键词：汽轮发电机组振动故障诊断粗糙集理论朴素贝叶斯分类算法属性约简
- 基于改进粗糙集方法的电力系统数据挖掘被引量：2
- 2009年
- 电力系统数据的海量与复杂性,决定了其数据具有多层次性,随机性,同时还存在故障信息不完整等特点。针对此问题,以往多采用粗糙集进行约简,并提取相关规则,而当关键信息丢失时,以往的方法并不能导出正确结论,且耗时长。本文提出一种将粗糙集理论与朴素贝叶斯相结合的数据挖掘方法,通过粗糙集求取最小属性约简集,并在此基础上利用朴素贝叶斯诊断出故障概率最大的区,最后针对具体的故障设定值对该方法进行了验证。算例结果表明,该方法能在故障信息不完整甚至丢失核属性的情况下得到较好的诊断结果,提高了系统的容错性。
- 高俊山郎平孙真和
- 关键词：电力系统粗糙集朴素贝叶斯属性约简容错性
