博士学位论文
本学位论文的主要创新点如下基于粗糙集!模糊集和证据理论,提出一个多源模糊信息融合的证据
推理模型"它能用于描述变压器故障诊断过程中故障群和征兆群对子
及它们之间的关联,以及故障征兆信息的模糊性和不确定性问题求
解"探讨了粗糙集与证据理论等结合时应注意的问题"
,针对经典贝叶斯最优学习器不适合处理模糊信息的问题,提出将模糊
集!集!集对等信息嵌入到贝叶斯最优学习器中,构成新的贝
叶斯最优学习器"它能融合多源模糊信息,是解决变压器故障诊断问
题的新方法"基于上述诊断结果,采用贝叶斯决策的概率粗模型,探
讨可能的维护策略"
提出一种变电站故障多区域并行诊断方法"该方法首先对变电站故障
区域进行划分,接着采用粗糙集对变电站故障信息进行分层挖掘,最
终采用神经网络进行递归诊断"
提出一种汽轮机振动故障的集成神经网络诊断方法"该方法首先采用
网络离散化方法对汽轮机诊断决策表连续属性值离散化,接
着用粗糙集的可辨识矩阵对决策表进行约简,最后基于简化的决策表
采用集成神经网络进行诊断" 我对这挺感兴趣的，下来看看 好作品，谢谢你。 不敢兴趣 好像太软 不适用
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