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首页> 外文期刊>The International Journal of Advanced Manufacturing Technology >A hybrid approach of rough set theory and genetic algorithm for fault diagnosis
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A hybrid approach of rough set theory and genetic algorithm for fault diagnosis

机译：粗糙集理论与遗传算法混合的故障诊断方法

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This paper proposes an integrated intelligent system that builds a fault diagnosis inference model based on the advantage of rough set theory and genetic algorithms (GAs). Rough set theory is a novel data mining approach that deals with vagueness and can be used to find hidden patterns in data sets. Based on this approach, minimal condition variable subsets and induction rules are established and illustrated using an application for motherboard electromagnetic interference (EMI) test fault diagnosis. This integrated system successfully integrated the rough set theory for handling uncertainty with a robust search engine, GA. The result shows that the proposed method can reduce the number of conditional attributes used in motherboard EMI fault diagnosis and maintain acceptable classification accuracy. The average diagnostic accuracy of 80% shows that this hybrid model is a promising approach to EMI diagnostic support systems.
机译：本文提出了一种基于粗糙集理论和遗传算法（GAs）的故障诊断推理模型的集成智能系统。粗糙集理论是一种处理模糊性的新颖数据挖掘方法，可用于查找数据集中的隐藏模式。基于此方法，使用用于主板电磁干扰（EMI）测试故障诊断的应用程序来建立和说明最小条件变量子集和感应规则。该集成系统成功地将粗糙集理论与用于处理不确定性的问题与强大的搜索引擎GA集成在一起。结果表明，该方法可以减少主板EMI故障诊断中使用的条件属性数量，并保持可接受的分类精度。 80％的平均诊断准确性表明，这种混合模型是EMI诊断支持系统的一种有前途的方法。

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