LOL比赛赌注平台:基于粗糙集和变精度粗糙集的决

LOL比赛赌注平台【摘要】 随着现代机械设备向大型化、智能化方向发展，设备结构越来越复杂机械设备故障诊断，设备故障诊断难度越来越大。在机器学习和数据挖掘技术的推动下机械设备故障诊断，基于机器自学习的故障诊断系统发展迅速。智能故障诊断系统克服了原有诊断方法的缺陷，能够及时、准确地发现机械设备隐藏的故障信息，从而对设备故障进行快速、自动化的监测和诊断，提高诊断效率，减少造成的损失。由于不及时和不准确的诊断。. 在智能故障诊断系统中，如何获取诊断规则是关键。本文采用数据挖掘中应用广泛且成熟的决策树技术作为诊断规则抽取的主要技术。首先对现有的决策树方法进行了分析研究，发现基于粗糙集和变精度粗糙集理论的决策树构建方法具有良好的分类效果，但也存在分类精度不够高的问题, 决策树节点属性选择困难。，针对噪声数据抑制能力差的特点，提出了一种基于变精度粗糙集的改进决策树构造算法。在 Weka 机器学习平台上的实验对比表明，本文提出的算法在分类准确率方面有所提升，决策树的复杂度和噪声抑制能力，证明了算法的有效性。在改进方法的基础上，以选煤厂机械设备为对象机械设备故障诊断，设计并实现了故障诊断分析系统。系统根据已测得的能够反映设备运行状态的振动历史数据，采用本文提出的决策树构建算法，得到设备诊断规则，然后将这些规则应用到实时诊断系统中，因此以分析和诊断设备的实时运行状况。的目标。以选煤厂机械设备为对象，设计并实现了故障诊断与分析系统。系统根据已测得的能够反映设备运行状态的振动历史数据，采用本文提出的决策树构建算法，得到设备诊断规则机械设备故障诊断，然后将这些规则应用到实时诊断系统中，因此以分析和诊断设备的实时运行状况。的目标。以选煤厂机械设备为对象，设计并实现了故障诊断与分析系统。系统根据已测得的能够反映设备运行状态的振动历史数据，采用本文提出的决策树构建算法，得到设备诊断规则，然后将这些规则应用到实时诊断系统中，因此以分析和诊断设备的实时运行状况。的目标。然后将规则应用到实时诊断系统中机械设备故障诊断，对设备的实时运行状况进行分析诊断。的目标。然后将规则应用到实时诊断系统中，对设备的实时运行状况进行分析诊断。的目标。

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