一种基于Rosetta的神经网络数据预处理方法

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摘要提出一种基于Rosetta的神经网络数据预处理方法,解决试验过程中因样本参数多而导致故障分类模型收敛速度慢的问题。详细介绍如何利用Rosetta软件实现粗糙集理论,对样本参数进行预处理。首先,选择条件属性和决策属性进行属性编码,对构造的信息表连续变量离散化,通过属性约简去除冗余参数,得到最小规则集,继而在MATLAB中训练神经网络故障诊断模型,最后对比Rosetta约简前后训练结果。

作者刘宇程赵熙

机构地区西安工程大学工程训练中心西安中车永电捷通电气有限公司

出处《电子世界》 2019年第7期110-113,共4页 Electronics World

关键词数据预处理方法神经网络故障诊断模型决策属性 MATLAB 样本参数粗糙集理论收敛速度

分类号 TP274.2 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]

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