余等价关系下的粗糙集

余等价关系下的粗糙集

约简是粗糙集理论中的一个核心问题，常用的约简方法有分辨矩阵和启发式算法两种。为了求得决策系统中的下、上近似和边界域分布约简，以构建在条件属性集合幂集上的等价关系为同余关系，利用同余关系依赖空间，提出了求得下、上近似和边界域分布约简的新方法，并给出了与这些约简对应的判定定理，通过实例进行了验证，为从决策系统中删除冗余属性提供了新的理论基础与技术手段。

柴油机燃油系统多故障的强关联耦合给其诊断过程带来严重的不确定性,同时导致建立诊断模型也往往依赖大量的先验知识,多故障的解耦与诊断已成为柴油机燃油系统故障诊断研究中的一大技术难题.针对该问题,提出一种基于简化模型结构和定量参数的贝叶斯网络诊断方法.在模型结构方面,利用粗糙集理论中的属性约简方法评估故障信息的等价关系,去除冗余故障特征,简化贝叶斯网络诊断模型的拓扑结构;在定量参数方面,采用因果机制独立模型分析故障事件的因果关联强度,将多故障对同种征兆的耦合影响解耦为单故障下的因果机制,模型所需的条件