基于Rough Sets-C4.5的故障征兆提取与判别

来源期刊：东北大学学报(自然科学版)2006年第10期

论文作者：王庆 巴德纯 孟祥志

文章页码：1138 - 1141

关键词：粗糙集;属性;约简;决策树;故障诊断;

摘    要：针对原始信息系统往往存在大量重复样本和冗余属性,从而影响实际故障诊断的精度和速度这一问题,介绍了一种基于粗糙集和决策树C4.5算法相融合的故障诊断模型,用于设备的精确和快速故障诊断.利用粗糙集具有较强的处理不确定和不完备信息的能力,对原始样本集进行离散化及约简处理;同时,利用决策树C4.5算法对约简后的决策表进行快速学习并形成树状故障分类器.以实例介绍了利用该模型进行故障诊断的完整过程.