[发明专利]一种基于量化特征关系的不完备故障诊断规则提取方法

权利要求书

1.一种基于量化特征关系的不完备故障诊断规则提取方法，其特征在于该方法包括以下步骤：

步骤一、原始不完备故障诊断数据的预处理：首先获取原始不完备故障诊断数据，然后对原始不完备故障诊断数据进行离散化处理，获得离散型数据，建立不完备故障诊断决策表；

步骤二、确定不完备故障诊断决策表中未知属性值的类型，并定义相应的符号表示；

步骤三、利用量化特征关系对不完备故障诊断决策表进行分析：计算不完备故障诊断决策表中实例间的特征相似度，然后设定阈值r，并确定不完备决策表中各实例间的量化特征关系，最后获得不完备故障诊断决策表中各实例满足量化特征关系的特征集；

步骤四、采用基于量化特征关系的属性约简算法对不完备故障诊断决策表进行约简；

步骤五、根据约简结果，提取各实例支持的故障诊断规则：对获得的故障诊断决策规则用产生式规则的形式t→s表示最小约简，并用支持量和支持实例作为评价指标，其中支持量为支持该规则的实例的个数。

2.根据权利要求1所述的一种基于量化特征关系的不完备故障诊断规则提取方法，其特征在于所述步骤二中根据三种未知属性值的定义，确定不完备故障诊断决策表中未知属性值的类型，并定义相应的符号表示：

丢失型：属性值存在但由于某种原因它无法获得，用符号“？”表示；

遗漏型：属性值能被这一属性的任何典型值代替，用符号“*”表示；

限制型：属性值能被该属性的除丢失型属性值以外的任何典型属性值代替，用符号“+”表示。

3.根据权利要求2所述的一种基于量化特征关系的不完备故障诊断规则提取方法，其特征在于步骤三中特征相似度的定义如下：

特征相似度表示实例x_i和x_j在属性集B上的特征相似度，根据式(1)计算，

VRB(xi,xj)=Πb∈BRb(xi,xj)·NB(xi,xj)---(1)]]>

式(1)中，VR_B(x_i,x_j)表示实例x_i和x_j在属性集B上的特征相似度，B表示属性集，b表示属性集B中的某一个属性；R_b(x_i,x_j)表示实例x_i和x_j在属性b上的特征相似度；N_B(x_i,x_j)表示实例x_i和x_j取值为“？”的属性所占的比重。