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基于Rough Set的贝叶斯网络结构学习研究
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作者 李玉玲 吴祈宗 《北京工商大学学报(自然科学版)》 CAS 2007年第2期62-65,共4页
Rough Set理论与方法是处理复杂系统的一种有效方法,但未能包含处理不精确或不确定原始数据的机制,与贝叶斯网络等不确定性理论有很强的互补性.本文提出基于Rough Set理论的贝叶斯结构学习方法,把Rough Set理论与贝叶斯网络相结合,通过... Rough Set理论与方法是处理复杂系统的一种有效方法,但未能包含处理不精确或不确定原始数据的机制,与贝叶斯网络等不确定性理论有很强的互补性.本文提出基于Rough Set理论的贝叶斯结构学习方法,把Rough Set理论与贝叶斯网络相结合,通过属性约简简化贝叶斯网络结构变量,更好满足条件属性间的独立性限制,降低结构复杂度;同时,条件属性之间的依赖性决定贝叶斯网络变量之间的依赖关系和弧的方向.最后,通过算例说明该方法的应用过程. 展开更多
关键词 rough set 属性约简 依赖性 贝叶斯网络结构学习
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二值决策Bayesian粗糙集模型属性约简研究 被引量:2
2
作者 周杰 苗夺谦 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2011年第8期214-216,231,共4页
Bayesian粗糙集模型作为经典粗糙集理论与Bayesian推理发展的综合模型,其近似区域划分以事件发生的先验概率为基准,可有效处理众多实际问题,如医疗诊断、故障检测、经济预测等。针对二值决策Bayesian粗糙集理论,证明了Slezak和Ziarko属... Bayesian粗糙集模型作为经典粗糙集理论与Bayesian推理发展的综合模型,其近似区域划分以事件发生的先验概率为基准,可有效处理众多实际问题,如医疗诊断、故障检测、经济预测等。针对二值决策Bayesian粗糙集理论,证明了Slezak和Ziarko属性约简模型等价,并进一步给出了相应分辨矩阵描述,从而经典粗糙集模型中基于分辨矩阵的知识约简思想均可平移应用于Bayesian粗糙集模型,丰富了Bayesian粗糙集理论体系。 展开更多
关键词 bayesian粗糙集模型 置信增益 分辨矩阵 二值决策
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对Bayesian粗糙集模型的讨论 被引量:2
3
作者 闫德勤 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2006年第11期162-163,共2页
变精度粗糙集模型是对传统的(Pawlak)粗糙集模型的一个重要拓展,但变精度模型中需要设定人为参数不利于信息的客观体现。Bayesian粗糙集模型是基于变精度和概率论的思想最新提出的无参数模型。对Bayesian粗糙集模型进行了分析,指出了其... 变精度粗糙集模型是对传统的(Pawlak)粗糙集模型的一个重要拓展,但变精度模型中需要设定人为参数不利于信息的客观体现。Bayesian粗糙集模型是基于变精度和概率论的思想最新提出的无参数模型。对Bayesian粗糙集模型进行了分析,指出了其中的不足,提出了一种改进形式。 展开更多
关键词 粗糙集 变精度模型 bayesian粗糙集模型
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基于改进型贝叶斯网络模型和HHT的电网故障诊断方法研究
4
作者 伍冲翀 王健 龚黎慧倩 《电力科学与技术学报》 北大核心 2025年第2期42-49,共8页
电网安全稳定运行是其进行可靠输电、变电、配电的前提。当电网发生故障时,在故障区域进行快速、准确的定位对缩短故障时间十分重要。先从电网相关监测系统获取元件开关量和电气量信息,并根据故障区域形成相关开关量信息的初始决策表,... 电网安全稳定运行是其进行可靠输电、变电、配电的前提。当电网发生故障时,在故障区域进行快速、准确的定位对缩短故障时间十分重要。先从电网相关监测系统获取元件开关量和电气量信息,并根据故障区域形成相关开关量信息的初始决策表,提取电气量信息的有效信号;再采用粗糙集理论、贝叶斯网络、希尔伯特-黄变换(Hilbert-Huang transform,HHT)等理论,计算元件故障度和畸变度;然后,利用改进的D-S证据理论,对元件开关量的故障度与电气量的畸变度进行融合;最后,以某区域电网的局部拓扑为实例,对该改进型贝叶斯网络模型进行了仿真测试,该实例仿真结果表明该模型可提升算法诊断速度。并以IEEE 39节点为例进行了仿真,该仿真结果表明,开关量的引入可提升故障诊断精度,且融合数据降低了评估模型内的不确定程度。 展开更多
关键词 电网 粗糙集理论 贝叶斯网络 希尔伯特-黄变换 证据理论
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基于贝叶斯网络的智能变电站风险关联模型 被引量:13
5
作者 曲朝阳 杨琴 +2 位作者 杨杰明 柳伟青 曲楠 《电力系统自动化》 EI CSCD 北大核心 2016年第2期95-99,共5页
鉴于在整体上进行智能变电站风险自动分析对日渐复杂的电力系统安全运行有着十分重要的意义,提出并设计了基于贝叶斯网络的智能变电站风险关联模型。首先,基于专家群决策方法确定智能变电站的设备风险及风险诱发因素,建立风险分析决策表... 鉴于在整体上进行智能变电站风险自动分析对日渐复杂的电力系统安全运行有着十分重要的意义,提出并设计了基于贝叶斯网络的智能变电站风险关联模型。首先,基于专家群决策方法确定智能变电站的设备风险及风险诱发因素,建立风险分析决策表,利用粗糙集求取最佳风险约简组合;然后,根据约简决策表自动建立风险关联贝叶斯网络图,提出了采用伽玛分布函数联合专家知识并融入监测数据来更新模型的条件概率分布的方法。最后,对220kV变电站进行实例分析,利用贝叶斯网络的反向推理功能实现风险诱发概率推理,实验结果证明了该模型的有效性和适用性。 展开更多
关键词 智能变电站 风险分析 贝叶斯网络 粗糙集理论
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基于粗糙集-贝叶斯方法的分布式电网故障诊断 被引量:9
6
作者 栗然 高聪颖 张烈勇 《华北电力大学学报(自然科学版)》 CAS 北大核心 2010年第2期1-7,共7页
针对实际的电网故障诊断中常存在的冗余和不确定性信息这一问题,基于智能互补融合的思想,将粗糙集和贝叶斯有机结合在一起,并鉴于传统的人工智能在大电网故障诊断应用中存在的局限性而采用分布式数据挖掘的思想,提出了一种基于粗糙集-... 针对实际的电网故障诊断中常存在的冗余和不确定性信息这一问题,基于智能互补融合的思想,将粗糙集和贝叶斯有机结合在一起,并鉴于传统的人工智能在大电网故障诊断应用中存在的局限性而采用分布式数据挖掘的思想,提出了一种基于粗糙集-贝叶斯的分布式电网故障诊断方法。该方法首先把大电网分割成给定数目的局部电网,然后利用粗糙集对各个局部电网分别建立决策表并进行约简,最后利用粗糙集-贝叶斯方法进行局部电网内部及局部电网之间的联络线的规则提取形成全局规则库,并根据实时报警信息进行规则匹配得到诊断结果。经电网故障诊断算例分析表明,该算法正确、有效,速度快,容错性好。 展开更多
关键词 大电网 故障诊断 粗糙集-贝叶斯 分布式数据挖掘
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基于贝叶斯-粗糙集理论的诊断模型及诊断方法的应用 被引量:9
7
作者 夏昌浩 胡爽 +2 位作者 李伶俐 刘艳芳 程杉 《三峡大学学报(自然科学版)》 CAS 北大核心 2020年第5期82-87,共6页
为了提高现有分布式电力网络的故障诊断能力,加强故障元器件的实时判断能力,保证线路保护设备的正确动作,减少继电保护设备的拒动、误动次数,本文基于贝叶斯网络理论,针对现有的网络结构,建立了基于贝叶斯网络方法的元件、联合故障诊断... 为了提高现有分布式电力网络的故障诊断能力,加强故障元器件的实时判断能力,保证线路保护设备的正确动作,减少继电保护设备的拒动、误动次数,本文基于贝叶斯网络理论,针对现有的网络结构,建立了基于贝叶斯网络方法的元件、联合故障诊断模型,并用接收到的实时保护动作信号作为诊断的证据,运用GeNIe软件进行仿真;其次,在贝叶斯网络故障诊断的基础上引入粗糙集理论,提出基于粗糙集-贝叶斯网的故障诊断方法,基于ROSETTA软件将历史数据进行属性约简,根据约简决策表,简化并建立新的拓扑结构.两种实验均表明本文所提出方法与模型对于现有网络故障的诊断有效可行,在一定程度上降低了推理计算的复杂性,但未能良好体现出该方法的容错优势.通过两种仿真算例的验证与比较,证实了粗糙集-贝叶斯网诊断模型在准确性并未降低的情况下有效提高了计算速度,具有一定的适用性. 展开更多
关键词 电力系统 故障诊断 贝叶斯网络 粗糙集
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基于粗糙集理论和朴素贝叶斯网络的电网故障诊断方法 被引量:34
8
作者 张耀天 何正友 +3 位作者 赵静 张鹏 李明 桂建廷 《电网技术》 EI CSCD 北大核心 2007年第1期37-43,共7页
电网发生故障后,当故障信息存在不完整或不确定性,甚至关键信息丢失时,会导致故障诊断难以得出正确结论。针对此问题,文章提出了一种粗糙集理论和朴素贝叶斯网络相结合的电网故障诊断方法。首先以保护、断路器作为条件属性,故障区域作... 电网发生故障后,当故障信息存在不完整或不确定性,甚至关键信息丢失时,会导致故障诊断难以得出正确结论。针对此问题,文章提出了一种粗糙集理论和朴素贝叶斯网络相结合的电网故障诊断方法。首先以保护、断路器作为条件属性,故障区域作为决策属性,考察各种故障情况并建立决策表,然后利用基于可辨识矩阵和信息熵的属性约简方法提取最佳属性约简组合,最后以最佳属性约简组合形成的约简决策表建立朴素贝叶斯网络模型,并对节点概率进行训练。运用VC++编写了基于该方法的故障诊断软件,算例结果表明,该方法正确、有效,能提高系统在丢失核属性情况下的容错性,具有较好的实用价值。 展开更多
关键词 故障诊断 粗糙集 贝叶斯网络 约简 信息熵 容错性
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基于粗糙集理论和贝叶斯网络的电力变压器故障诊断方法 被引量:101
9
作者 王永强 律方成 李和明 《中国电机工程学报》 EI CSCD 北大核心 2006年第8期137-141,共5页
电力变压器故障诊断对电力系统的安全运行有着十分重要的意义。文中基于智能互补融合的思想,将粗糙集理论与贝叶斯网络有机结合在一起,提出了一种电力变压器故障诊断的新方法。利用粗糙集信息表约简技术来实现对专家知识的简化与故障特... 电力变压器故障诊断对电力系统的安全运行有着十分重要的意义。文中基于智能互补融合的思想,将粗糙集理论与贝叶斯网络有机结合在一起,提出了一种电力变压器故障诊断的新方法。利用粗糙集信息表约简技术来实现对专家知识的简化与故障特征的压缩,获得最小诊断规则,基于最小诊断规则的贝叶斯网络模型可以有效降低网络结构的复杂性与故障特征获取的难度;同时利用贝叶斯网络实现概率推理,便于描述故障特征的变化及对变压器故障原因的快速分析。最后,进行了变压器故障实例分析,诊断结果证明该方法的正确性和有效性。 展开更多
关键词 变压器 故障诊断 粗糙集理论 贝叶斯网络
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基于改进贝叶斯粗糙集和证据理论的决策信息融合方法 被引量:3
10
作者 陈可 张小强 徐选华 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2014年第9期2625-2628,共4页
针对决策信息信息表中新对象的分类问题,提出一种基于改进的贝叶斯粗糙集和证据理论的决策信息融合方法。对传统的贝叶斯粗糙集进行改进,扩展到多决策类,定义了支持度的概念以此反映确切分类的对象所占的百分比。利用贝叶斯粗糙集的支... 针对决策信息信息表中新对象的分类问题,提出一种基于改进的贝叶斯粗糙集和证据理论的决策信息融合方法。对传统的贝叶斯粗糙集进行改进,扩展到多决策类,定义了支持度的概念以此反映确切分类的对象所占的百分比。利用贝叶斯粗糙集的支持度和置信增益函数作为证据的支持程度,得到各准则下的证据基本概率分配函数,并利用证据合成法则对多个证据进行合成,以此进行决策。将上述方法应用于设备故障的诊断问题中,通过方法的对比验证了该方法实践应用的有效性。 展开更多
关键词 贝叶斯粗糙集 证据理论 证据权重 多准则决策
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一种基于粗糙集的朴素贝叶斯分类算法 被引量:11
11
作者 胡学钢 郭亚光 《合肥工业大学学报(自然科学版)》 CAS CSCD 北大核心 2006年第2期169-172,共4页
朴素贝叶斯分类器的计算过程只有在完全数据库中才成立,而基于相似关系的粗糙集模型具有处理空值的功能,并且提供了属性离散化和约简技术,可以改善属性间的依赖关系。因此,将两种不同的软计算方法相结合,利用粗糙集合理论先把决策表补齐... 朴素贝叶斯分类器的计算过程只有在完全数据库中才成立,而基于相似关系的粗糙集模型具有处理空值的功能,并且提供了属性离散化和约简技术,可以改善属性间的依赖关系。因此,将两种不同的软计算方法相结合,利用粗糙集合理论先把决策表补齐,再对数据进行约简,然后结合朴素贝叶斯分类器,得出分类结果。实验证明这种方法不仅简化了数据和模型的规模,也具有对不完全数据的分类能力。 展开更多
关键词 朴素贝叶斯分类 粗糙集合理论 属性约简
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基于贝叶斯网的电网多区域复杂故障诊断研究 被引量:36
12
作者 宋功益 王晓茹 周曙 《电力系统保护与控制》 EI CSCD 北大核心 2011年第7期20-25,31,共7页
针对大电网复杂拓扑结构的电网故障情况,先对其进行分割,提出一种基于粗糙集与贝叶斯网相融合的分层递归型诊断网络模型。利用粗糙集理论的知识约简和处理不确定信息的能力,对电网故障诊断知识进行分层挖掘,实行属性优选,再运用贝叶斯... 针对大电网复杂拓扑结构的电网故障情况,先对其进行分割,提出一种基于粗糙集与贝叶斯网相融合的分层递归型诊断网络模型。利用粗糙集理论的知识约简和处理不确定信息的能力,对电网故障诊断知识进行分层挖掘,实行属性优选,再运用贝叶斯网络完成故障区域及故障元件的识别。该方法对复杂故障采用多区域并行诊断。算例结果表明,该方法正确、有效,能提高系统丢失关键信息情况下的容错性,实时性也很高,具有很好的实用价值。 展开更多
关键词 故障诊断 复杂故障 电网分割 粗糙集 贝叶斯 并行诊断
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关于贝叶斯粗糙集模型的知识约简 被引量:3
13
作者 王虹 张文修 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2005年第11期150-151,共2页
贝叶斯粗糙集模型是一种修正的变精度粗糙集模型,它既能克服粗糙集模型所描述的分类是完全精确的,同时又不需要象变精度粗糙集模型需要预先给定参数,因此在人工智能与认识科学领域有重要的作用。本文通过引入上、下分布的简给出该模型... 贝叶斯粗糙集模型是一种修正的变精度粗糙集模型,它既能克服粗糙集模型所描述的分类是完全精确的,同时又不需要象变精度粗糙集模型需要预先给定参数,因此在人工智能与认识科学领域有重要的作用。本文通过引入上、下分布的简给出该模型的一种约简方法。 展开更多
关键词 贝叶斯粗糙集 信息系统 知识约简 变精度粗糙集模型 贝叶斯 给定参数 认识科学 人工智能 约简方法 分布约简
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基于贝叶斯粗糙集模型的属性约简 被引量:4
14
作者 蔡娜 张雪峰 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2007年第24期46-48,共3页
在分析贝叶斯粗糙集模型的基础上,将只含有两个决策类的贝叶斯粗糙集的情况推广至含有多个决策类的情况,给出了相关定义和简单性质。从全局相对增益的角度分析了属性重要度,给出以此为启发式信息贝叶斯粗糙集属性约简的启发式算法,且用... 在分析贝叶斯粗糙集模型的基础上,将只含有两个决策类的贝叶斯粗糙集的情况推广至含有多个决策类的情况,给出了相关定义和简单性质。从全局相对增益的角度分析了属性重要度,给出以此为启发式信息贝叶斯粗糙集属性约简的启发式算法,且用相应的Matlab程序进行实现。对贝叶斯粗糙集与变精度粗糙属性约简进行了比较,结果证明了算法的有效性。 展开更多
关键词 变精度粗糙集模型 贝叶斯粗糙集模型 R约简 先验概率
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区间决策粗糙集 被引量:16
15
作者 刘盾 李天瑞 李华雄 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2012年第7期178-181,214,共5页
考虑到实际决策问题中损失函数的"多值性"特征,从贝叶斯理论出发,将区间值损失函数引入决策粗糙集,提出区间值决策粗糙集模型。首先,讨论了在贝叶斯期望风险最小的决策语义下,区间值决策粗集理论基本模型的构建过程。其次,分... 考虑到实际决策问题中损失函数的"多值性"特征,从贝叶斯理论出发,将区间值损失函数引入决策粗糙集,提出区间值决策粗糙集模型。首先,讨论了在贝叶斯期望风险最小的决策语义下,区间值决策粗集理论基本模型的构建过程。其次,分析了区间值决策粗集理论的相关数学性质和准则。最后,通过一个石油投资问题来阐明区间值决策粗糙集模型的应用过程。 展开更多
关键词 决策粗糙集理论 概率粗糙集理论 贝叶斯过程 区间值
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基于贝叶斯粗糙集的文本特征选择方法 被引量:3
16
作者 朱颢东 钟勇 《河南师范大学学报(自然科学版)》 CAS CSCD 北大核心 2009年第4期31-35,共5页
特征选择是文本分类的一个核心研究课题.首先给出了一个基于最小词频的文档频,然后简单分析了经典粗糙集和变精度粗糙集的不足,紧接着把贝叶斯粗糙集引入进来并提出了一个属性约简算法,最后把该属性约简算法同基于最小词频的文档频结合... 特征选择是文本分类的一个核心研究课题.首先给出了一个基于最小词频的文档频,然后简单分析了经典粗糙集和变精度粗糙集的不足,紧接着把贝叶斯粗糙集引入进来并提出了一个属性约简算法,最后把该属性约简算法同基于最小词频的文档频结合起来,提出了一个综合的特征选择方法.该综合方法首先利用基于最小词频的文档频提取初始特征,然后利用所提属性约简算法消除冗余,从而获得较具代表性的特征子集.实验结果表明,该算法是有效的. 展开更多
关键词 特征空间 文本分类 文档频 贝叶斯粗糙集 属性约简
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基于粗糙集和贝叶斯分类器的变电站故障诊断 被引量:4
17
作者 苏宏升 李群湛 郝文斌 《计算机工程与设计》 CSCD 北大核心 2006年第16期3099-3101,共3页
以变电站的开关继电保护信息为基础,提出了一种基于粗糙集理论和贝叶斯分类器的变电站故障诊断方法。首先利用粗糙集理论的知识约简和处理不确定信息的能力,对变电站的故障诊断知识进行挖掘,实行属性优选,再运用朴素贝叶斯分类器对故障... 以变电站的开关继电保护信息为基础,提出了一种基于粗糙集理论和贝叶斯分类器的变电站故障诊断方法。首先利用粗糙集理论的知识约简和处理不确定信息的能力,对变电站的故障诊断知识进行挖掘,实行属性优选,再运用朴素贝叶斯分类器对故障诊断知识进行模式识别。将其应用于变电站故障诊断专家系统中,应用结果显示了该方法能有效地缩小问题求解规模和较强的抗干扰能力,是一种有效的变电站故障诊断方法。 展开更多
关键词 变电站 粗糙集 贝叶斯分类器 故障诊断 预测
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模糊数决策粗糙集 被引量:9
18
作者 刘盾 李天瑞 梁德翠 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2012年第12期25-29,共5页
考虑到实际决策问题中损失函数的不确定性特征,从贝叶斯理论出发,将模糊数损失函数引入决策粗糙集,提出模糊数决策粗糙集模型。首先,讨论在贝叶斯期望风险最小决策的语义下模糊数决策粗集理论基本模型的构建过程。其次,分析模糊数决策... 考虑到实际决策问题中损失函数的不确定性特征,从贝叶斯理论出发,将模糊数损失函数引入决策粗糙集,提出模糊数决策粗糙集模型。首先,讨论在贝叶斯期望风险最小决策的语义下模糊数决策粗集理论基本模型的构建过程。其次,分析模糊数决策粗集理论的相关数学性质和准则。最后,通过一个企业信用评估问题来阐明模糊数决策粗糙集模型的应用过程。 展开更多
关键词 决策粗糙集理论 概率粗糙集理论 贝叶斯过程 模糊数
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基于模糊因果推理和多决策类粗糙集的环境-故障关联分析方法 被引量:1
19
作者 苏月 景博 +3 位作者 黄以锋 汤巍 卫峰 羌晓清 《仪表技术与传感器》 CSCD 北大核心 2015年第8期100-103,共4页
环境应力与故障模式之间存在复杂的不确定性关系。首先基于模糊因果图论,采用模糊数描述环境应力对故障模式的影响程度,定性推理出导致系统故障模式发生的主要环境应力。在综合环境应力试验的基础上,基于多决策类贝叶斯粗糙集理论,提出... 环境应力与故障模式之间存在复杂的不确定性关系。首先基于模糊因果图论,采用模糊数描述环境应力对故障模式的影响程度,定性推理出导致系统故障模式发生的主要环境应力。在综合环境应力试验的基础上,基于多决策类贝叶斯粗糙集理论,提出一种属性权重算法来计算环境应力特征与故障模式的定量关系。试验结果表明,该方法可以定性、定量分析出环境应力及其特征与系统故障模式的关联关系,可用于装备测试性虚拟验证中的环境建模与故障建模,分析结论还能为装备故障诊断、预测与健康管理提供数据信息。 展开更多
关键词 环境应力 故障模式 模糊因果推理 贝叶斯粗糙集 多决策类 关联度函数 属性权重
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基于粗集的贝叶斯分类器算法 被引量:6
20
作者 郑建军 刘炜 +1 位作者 刘玉树 王蕾 《北京理工大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2003年第1期83-86,共4页
C3 I系统在解决威胁度估计等问题时 ,应根据环境恰当确定影响威胁度等指标的诸属性 .提出了基于粗集的贝叶斯分类器算法 ,该算法在基于粗集的属性约简方法的基础上 ,综合考虑条件属性和决策属性间的依赖性以及条件属性间的依赖性对约简... C3 I系统在解决威胁度估计等问题时 ,应根据环境恰当确定影响威胁度等指标的诸属性 .提出了基于粗集的贝叶斯分类器算法 ,该算法在基于粗集的属性约简方法的基础上 ,综合考虑条件属性和决策属性间的依赖性以及条件属性间的依赖性对约简的影响 .通过基于依赖性的属性约简 ,改善属性变量间独立性限制 ,发挥贝叶斯分类器的鲁棒性潜能 ,优化贝叶斯分类器性能 .实验证明用该方法解决威胁度估计等 C3 I系统中的问题 ,效果良好 . 展开更多
关键词 贝叶斯分类器 数据挖掘 粗糙集 属性约简 威胁度估计 C^3I系统 粗集理论
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