改进模糊关联规则及其在故障诊断中的应用

作者：胡锴; 徐巍华; 渠瑜

来源：组合机床与自动化加工技术, 2008, (10): 8-12+15.

• 故障诊断
• 模糊关联规则
• 隶属度函数
• 多重最小支持度 fault diagnosis
• fuzzy association rules
• membership function
• multiple minmum support

关联规则挖掘能发现事务之间的潜在规则,在故障诊断中的应用有重要的研究价值。传统关联规则挖掘算法在数据离散化和支持度选取上都存在许多不足。文章在模糊关联规则挖掘算法的基础上重点研究了隶属度函数选取和最小支持度选取问题,提出一种改进模糊关联规则挖掘算法IFAR(an Improved Fuzzy Association Rules)。算法采用基于k-means聚类的自动确定隶属度函数参数方法,克服了传统硬划分方法带来的"边界过硬"问题,避免了人为划定边界的盲目性。算法在支持度选取上采用一种多重最小支持度的思想,在避免产生无意义短规则的同时有效发现有意义的长规则,提高挖掘结果的质量。最后通过旋转机械...

• 单位
  工业控制技术国家重点实验室; 浙江大学