【摘 要】
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机械故障产生的机理比较多且表现形式具有不确定性,概率粗糙集模型弥补了Pawlak粗糙集模型在解决知识不确定性决策问题时的不足。概率粗糙集模型能充分利用近似边界区域提供
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机械故障产生的机理比较多且表现形式具有不确定性,概率粗糙集模型弥补了Pawlak粗糙集模型在解决知识不确定性决策问题时的不足。概率粗糙集模型能充分利用近似边界区域提供的统计信息,并能对给定概念一个更完整的刻画,因而可以提取带有确定因子的决策规则。首先论述了概率粗糙集模型并引进了概率粗糙集模型的属性约简,然后介绍了在机械故障诊断中有关Bayes决策问题的概率粗糙集模型,最后用一个实例说明概率粗糙集模型在机械故障诊断中的应用。
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