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针对转台故障的多样性与复杂性，设计了独立于专家的粗糙神经网络故障诊断系统。首先建立转台故障诊断决策表，然后用粗糙集方法约简冗余属性，最后设计了神经网络分类器和辨识器．实验结果显示，诊断系统能较好地区分和辨识具有相同故障现象的不同故障，诊断正确率达到96．7％。将粗糙集理论与神经网络相结合，简化了信息表达空间，减小了神经网络结构的复杂性，并具有强大的容错和抗干扰能力，工程实用性强。