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数据挖掘技术在全断面掘进机故障诊断中的应用.pdf
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数据挖掘
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数据挖掘技术在全断面掘进机故障诊断中的应用.pdf
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针对工程机械的特点，提出了将数据挖掘技术应用于挖掘机故障诊断中，利用粗糙集具有较强的处理不确定和不完备信息的能力，对决策表的条件属性进行约简处理；再利用C4.5决策树算法的高效性对约简后的决策表进行诊断规则提取；将产生的规则运用于挖掘机故障诊断中以实现快速故障诊断。最后，以实例介绍了利用该模型进行故障诊断的完整过程，可以看出该方案提高了挖掘机故障诊断的效率。
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分析了全断面掘进机复杂的故障机理和运行参数，研究了将粗糙集和决策树应用到数据挖掘中的方法．以全断面掘进机刀盘的一些实时数据为例，采用MATLAB 7．0对数据进行离散化处理，结合粗糙集属性约简的算法对故障样本进行冗余属性的约简：然后，利用决策树算法对约简后的故障样本集进行规则提取，利用数据挖掘工具Clementine实现了C4．5算法和改进的C4．5算法，对其结果进行了对比分析；最后，运用VB编程
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