基于粗糙集与K-均值聚类的故障知识挖掘

• 作者: 徐袭 祝力 范学鑫
• 来源期刊: 科技与创新
• 关键词: 粗糙集 K-均值聚类 故障诊断 知识挖掘
• 年，卷（期）: 2007,（15）
• 所属期刊栏目: 数据库 数据仓库 数据挖掘
• 页码范围: 141-143
• 页数: 3页
• 分类号: TP18
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1008-0570.2007.15.057

摘要

针对连续数据故障诊断知识挖掘,提出了一种将粗糙集理论与K-均值聚类算法相结合的故障诊断知识挖掘方法.该方法在提取设备状态参数数据的基础上,应用K-均值聚类算法将各状态参数下的连续数据离散化为有限类别,再应用粗糙集对所获得的离散数据表进行约简,获得由状态数据出发的故障诊断知识表格.应用于柴油机故障诊断数据知识挖掘,可以快速准确地获得故障诊断知识,方法简单易用.