盧曉丹
摘 要:粗糙集理論在診斷和檢修變壓器故障時具有很大的優(yōu)勢。簡要介紹了粗糙集理論,對其在變壓器故障診斷檢修中的應(yīng)用進(jìn)行了分析,并提出了它與人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、模糊集理論等技術(shù)相結(jié)合的建議。
關(guān)鍵詞:粗糙集理論;變壓器故障;模糊集理論;檢修
中圖分類號:TM407;TP18 文獻(xiàn)標(biāo)識碼:A 文章編號:2095-6835(2014)15-0056-02
變壓器作為電力系統(tǒng)的關(guān)鍵設(shè)備,其作用不容忽視。現(xiàn)如今,用電量大幅增長,用電要求也越來越高,供電企業(yè)面臨的壓力也在逐漸增大。在內(nèi)、外部諸多因素的共同作用下,變壓器極易出現(xiàn)各種故障,阻礙系統(tǒng)正常運(yùn)行,甚至?xí)l(fā)安全事故。為此,必須要做好變壓器的故障檢測、診斷工作。隨著經(jīng)濟(jì)、技術(shù)的不斷發(fā)展,人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、遺傳算法、模糊技術(shù)、小波分析等多種技術(shù)相繼被應(yīng)用于變壓器的故障診斷分析中,但卻很難在頗為復(fù)雜的變壓器系統(tǒng)中獲取完整的實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)。在此主要探討粗糙集理論在其中的應(yīng)用。
1 粗糙集理論
粗糙集理論是一種先進(jìn)的數(shù)據(jù)分析工具,它產(chǎn)生于20世紀(jì)80年代初,在處理模糊和不確定數(shù)據(jù)方面有獨(dú)特的優(yōu)勢。它能夠直接對數(shù)據(jù)展開分析,不需要提供任何先驗(yàn)信息便可發(fā)現(xiàn)并揭示復(fù)雜事物的潛在規(guī)律。在變壓器系統(tǒng)中存在許多不確定因素,難以獲得完整、精確的數(shù)據(jù),所以,利用粗糙集理論解決其出現(xiàn)的故障問題在當(dāng)前極受重視。利用該理論解決問題的基本思想是:在不影響信息系統(tǒng)分類能力的同時,通過知識約簡導(dǎo)出問題的決策和分類規(guī)則。
假設(shè)有兩個任意子集為X和U,且R是U上的等價關(guān)系。則可知:
R.(X)=∪{Y∈U/R:Y?X}. (1)
此為X的R[下近似,即被包含于X中的全部等價類的并集。
R·(X)=∪{Y∈U/R:Y∩X≠?}. (2)
此為X的R[上近似,即與X有交的等價類的并集。
式(1)(2)中:Y——U上按等價關(guān)系做成的等價類;
?——空集。
上近似與下近似的差值為X的R邊界線集,記作:
BNR(X)=R.(X)-R·(X). (3)
式(3)表示等價關(guān)系R在X和~X上不能明確分類的元素集合。
粗糙集可以很好地解決不確定性數(shù)據(jù),這時,需要再次引入精度的定義,記為:
rp(Q)=card(POSp(Q)/card(U). (4)
在式(4)中,rp(Q)∈[0,1],是集合的基數(shù)。
在粗糙理論中,需要明確約簡和核兩個概念,前者為不含多于屬性并保證分類正確的最小條件屬性集,一個決策表通常可能不只一個約簡;后者則表示約簡的交集,對決策屬性影響較大,必須引起重視。
2 粗糙集理論的應(yīng)用
2.1 故障診斷原理
變壓器系統(tǒng)頗為復(fù)雜,在故障診斷檢查中應(yīng)用粗糙集理論其實(shí)是一種軟診斷技術(shù)。該技術(shù)無需任何先驗(yàn)知識便可對不完備、模糊性較強(qiáng)的各種數(shù)據(jù)進(jìn)行精確地分析和處理,進(jìn)一步深入探究其中的知識,并發(fā)現(xiàn)、揭示其內(nèi)在規(guī)律。根據(jù)已有的數(shù)據(jù)表可知,粗糙集理論的應(yīng)用可深入到變壓器系統(tǒng)內(nèi)部去挖掘潛在的故障診斷規(guī)則,并以此為依據(jù)檢查新輸入的數(shù)據(jù),然后作出相應(yīng)的診斷。如果此時新數(shù)據(jù)與診斷規(guī)則相符,則表明系統(tǒng)知識沒有被改變,相應(yīng)的變壓器處于正常的運(yùn)行狀態(tài);如果新數(shù)據(jù)與診斷規(guī)則不符,則說明有故障存在。
2.2 故障診斷過程
關(guān)于條件和決策屬性,應(yīng)結(jié)合故障的實(shí)際情況和變壓器系統(tǒng)的運(yùn)行狀態(tài),依次選擇較為適宜的故障源信號和生產(chǎn)狀況信號,同時,還需要將來自傳感器的信息離散化,使其轉(zhuǎn)換為數(shù)字量。在新獲取信息的基礎(chǔ)上制作信息表,利用信息相容原理制作約簡數(shù)據(jù)表,求得核值表后再求得信息表的簡化形式,最終求出最小決策算法。
2.3 故障診斷系統(tǒng)庫的構(gòu)建
變壓器在運(yùn)行過程中出現(xiàn)的故障大都會提前顯露一些跡象,通過觀察測量,將這些跡象作為條件屬性;如果這些跡象出現(xiàn)在故障發(fā)生后,則將實(shí)際出現(xiàn)的故障作為決策屬性。在此基礎(chǔ)上建立起相應(yīng)的決策表,然后將其化簡,把冗余的屬性刪除,得到故障診斷規(guī)則。
在條件屬性方面,故障前的跡象主要有:輕、重瓦斯動作,油呈現(xiàn)出黑色,繞組絕緣電阻超標(biāo),油箱發(fā)燙,高能量放電,安全氣道噴油,三相繞組的直流電阻不平衡等;在決策屬性方面,主要包括匝間短路、股間短路、相間短路、斷線、變壓器進(jìn)水、鐵芯多點(diǎn)接地、絕緣老化和繞組層的絕緣擊穿等。
2.4 故障診斷系統(tǒng)的實(shí)際應(yīng)用
假設(shè)某處變壓器在運(yùn)行中出現(xiàn)噴油、安全氣道玻璃破碎、輕瓦斯氣體動作等現(xiàn)象,且繞組絕緣的電阻處于正常范圍內(nèi),按照相應(yīng)的決策規(guī)則得出的故障診斷結(jié)果為鐵芯多點(diǎn)接地、匝間短路等。經(jīng)過實(shí)際調(diào)查發(fā)現(xiàn),確實(shí)是相線圈匝間短路導(dǎo)致段間短路,這說明利用粗糙集理論作出的判斷是正確的。另外,系統(tǒng)知識庫內(nèi)該故障的有效樣本數(shù)和置信度都有所增長,這說明,在分類能力沒有被影響的基礎(chǔ)上,有大量數(shù)據(jù)可以被約簡刪除,從而得到數(shù)據(jù)的決策規(guī)則。在對決策規(guī)則不斷深入挖掘的同時,也不需要有先驗(yàn)知識,因此,粗糙集理論在解決變壓器系統(tǒng)復(fù)雜不確定數(shù)據(jù)方面極具優(yōu)勢,值得推廣、使用。
3 粗糙集理論與其他方法的結(jié)合應(yīng)用
3.1 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)
二者相結(jié)合的思想大致為:將粗糙集理論作為前置系統(tǒng),先利用粗糙集理論的約簡功能將原始樣本約簡為比較簡單的規(guī)則集,然后以此為依據(jù)作為人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入樣本集,構(gòu)成RS—ANN變壓器故障診斷系統(tǒng)。將粗糙集理論應(yīng)用于連續(xù)屬性決策表時,應(yīng)先將連續(xù)數(shù)據(jù)離散化,然后再約簡。但是,離散后的決策表在約簡后極有可能會產(chǎn)生不相容的決策規(guī)則。為了有效解決這一問題,可對決策表中的某些屬性采用基于DGA知識的連續(xù)屬性離散,對某些屬性采用自然算法和等劃分離散,然后用粗糙集理論對離散后的數(shù)據(jù)進(jìn)行約簡,直至得到最小的決策表,并用此對BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練。
摘 要:粗糙集理論在診斷和檢修變壓器故障時具有很大的優(yōu)勢。簡要介紹了粗糙集理論,對其在變壓器故障診斷檢修中的應(yīng)用進(jìn)行了分析,并提出了它與人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、模糊集理論等技術(shù)相結(jié)合的建議。
關(guān)鍵詞:粗糙集理論;變壓器故障;模糊集理論;檢修
中圖分類號:TM407;TP18 文獻(xiàn)標(biāo)識碼:A 文章編號:2095-6835(2014)15-0056-02
變壓器作為電力系統(tǒng)的關(guān)鍵設(shè)備,其作用不容忽視。現(xiàn)如今,用電量大幅增長,用電要求也越來越高,供電企業(yè)面臨的壓力也在逐漸增大。在內(nèi)、外部諸多因素的共同作用下,變壓器極易出現(xiàn)各種故障,阻礙系統(tǒng)正常運(yùn)行,甚至?xí)l(fā)安全事故。為此,必須要做好變壓器的故障檢測、診斷工作。隨著經(jīng)濟(jì)、技術(shù)的不斷發(fā)展,人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、遺傳算法、模糊技術(shù)、小波分析等多種技術(shù)相繼被應(yīng)用于變壓器的故障診斷分析中,但卻很難在頗為復(fù)雜的變壓器系統(tǒng)中獲取完整的實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)。在此主要探討粗糙集理論在其中的應(yīng)用。
1 粗糙集理論
粗糙集理論是一種先進(jìn)的數(shù)據(jù)分析工具,它產(chǎn)生于20世紀(jì)80年代初,在處理模糊和不確定數(shù)據(jù)方面有獨(dú)特的優(yōu)勢。它能夠直接對數(shù)據(jù)展開分析,不需要提供任何先驗(yàn)信息便可發(fā)現(xiàn)并揭示復(fù)雜事物的潛在規(guī)律。在變壓器系統(tǒng)中存在許多不確定因素,難以獲得完整、精確的數(shù)據(jù),所以,利用粗糙集理論解決其出現(xiàn)的故障問題在當(dāng)前極受重視。利用該理論解決問題的基本思想是:在不影響信息系統(tǒng)分類能力的同時,通過知識約簡導(dǎo)出問題的決策和分類規(guī)則。
假設(shè)有兩個任意子集為X和U,且R是U上的等價關(guān)系。則可知:
R.(X)=∪{Y∈U/R:Y?X}. (1)
此為X的R[下近似,即被包含于X中的全部等價類的并集。
R·(X)=∪{Y∈U/R:Y∩X≠?}. (2)
此為X的R[上近似,即與X有交的等價類的并集。
式(1)(2)中:Y——U上按等價關(guān)系做成的等價類;
?——空集。
上近似與下近似的差值為X的R邊界線集,記作:
BNR(X)=R.(X)-R·(X). (3)
式(3)表示等價關(guān)系R在X和~X上不能明確分類的元素集合。
粗糙集可以很好地解決不確定性數(shù)據(jù),這時,需要再次引入精度的定義,記為:
rp(Q)=card(POSp(Q)/card(U). (4)
在式(4)中,rp(Q)∈[0,1],是集合的基數(shù)。
在粗糙理論中,需要明確約簡和核兩個概念,前者為不含多于屬性并保證分類正確的最小條件屬性集,一個決策表通常可能不只一個約簡;后者則表示約簡的交集,對決策屬性影響較大,必須引起重視。
2 粗糙集理論的應(yīng)用
2.1 故障診斷原理
變壓器系統(tǒng)頗為復(fù)雜,在故障診斷檢查中應(yīng)用粗糙集理論其實(shí)是一種軟診斷技術(shù)。該技術(shù)無需任何先驗(yàn)知識便可對不完備、模糊性較強(qiáng)的各種數(shù)據(jù)進(jìn)行精確地分析和處理,進(jìn)一步深入探究其中的知識,并發(fā)現(xiàn)、揭示其內(nèi)在規(guī)律。根據(jù)已有的數(shù)據(jù)表可知,粗糙集理論的應(yīng)用可深入到變壓器系統(tǒng)內(nèi)部去挖掘潛在的故障診斷規(guī)則,并以此為依據(jù)檢查新輸入的數(shù)據(jù),然后作出相應(yīng)的診斷。如果此時新數(shù)據(jù)與診斷規(guī)則相符,則表明系統(tǒng)知識沒有被改變,相應(yīng)的變壓器處于正常的運(yùn)行狀態(tài);如果新數(shù)據(jù)與診斷規(guī)則不符,則說明有故障存在。
2.2 故障診斷過程
關(guān)于條件和決策屬性,應(yīng)結(jié)合故障的實(shí)際情況和變壓器系統(tǒng)的運(yùn)行狀態(tài),依次選擇較為適宜的故障源信號和生產(chǎn)狀況信號,同時,還需要將來自傳感器的信息離散化,使其轉(zhuǎn)換為數(shù)字量。在新獲取信息的基礎(chǔ)上制作信息表,利用信息相容原理制作約簡數(shù)據(jù)表,求得核值表后再求得信息表的簡化形式,最終求出最小決策算法。
2.3 故障診斷系統(tǒng)庫的構(gòu)建
變壓器在運(yùn)行過程中出現(xiàn)的故障大都會提前顯露一些跡象,通過觀察測量,將這些跡象作為條件屬性;如果這些跡象出現(xiàn)在故障發(fā)生后,則將實(shí)際出現(xiàn)的故障作為決策屬性。在此基礎(chǔ)上建立起相應(yīng)的決策表,然后將其化簡,把冗余的屬性刪除,得到故障診斷規(guī)則。
在條件屬性方面,故障前的跡象主要有:輕、重瓦斯動作,油呈現(xiàn)出黑色,繞組絕緣電阻超標(biāo),油箱發(fā)燙,高能量放電,安全氣道噴油,三相繞組的直流電阻不平衡等;在決策屬性方面,主要包括匝間短路、股間短路、相間短路、斷線、變壓器進(jìn)水、鐵芯多點(diǎn)接地、絕緣老化和繞組層的絕緣擊穿等。
2.4 故障診斷系統(tǒng)的實(shí)際應(yīng)用
假設(shè)某處變壓器在運(yùn)行中出現(xiàn)噴油、安全氣道玻璃破碎、輕瓦斯氣體動作等現(xiàn)象,且繞組絕緣的電阻處于正常范圍內(nèi),按照相應(yīng)的決策規(guī)則得出的故障診斷結(jié)果為鐵芯多點(diǎn)接地、匝間短路等。經(jīng)過實(shí)際調(diào)查發(fā)現(xiàn),確實(shí)是相線圈匝間短路導(dǎo)致段間短路,這說明利用粗糙集理論作出的判斷是正確的。另外,系統(tǒng)知識庫內(nèi)該故障的有效樣本數(shù)和置信度都有所增長,這說明,在分類能力沒有被影響的基礎(chǔ)上,有大量數(shù)據(jù)可以被約簡刪除,從而得到數(shù)據(jù)的決策規(guī)則。在對決策規(guī)則不斷深入挖掘的同時,也不需要有先驗(yàn)知識,因此,粗糙集理論在解決變壓器系統(tǒng)復(fù)雜不確定數(shù)據(jù)方面極具優(yōu)勢,值得推廣、使用。
3 粗糙集理論與其他方法的結(jié)合應(yīng)用
3.1 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)
二者相結(jié)合的思想大致為:將粗糙集理論作為前置系統(tǒng),先利用粗糙集理論的約簡功能將原始樣本約簡為比較簡單的規(guī)則集,然后以此為依據(jù)作為人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入樣本集,構(gòu)成RS—ANN變壓器故障診斷系統(tǒng)。將粗糙集理論應(yīng)用于連續(xù)屬性決策表時,應(yīng)先將連續(xù)數(shù)據(jù)離散化,然后再約簡。但是,離散后的決策表在約簡后極有可能會產(chǎn)生不相容的決策規(guī)則。為了有效解決這一問題,可對決策表中的某些屬性采用基于DGA知識的連續(xù)屬性離散,對某些屬性采用自然算法和等劃分離散,然后用粗糙集理論對離散后的數(shù)據(jù)進(jìn)行約簡,直至得到最小的決策表,并用此對BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練。
摘 要:粗糙集理論在診斷和檢修變壓器故障時具有很大的優(yōu)勢。簡要介紹了粗糙集理論,對其在變壓器故障診斷檢修中的應(yīng)用進(jìn)行了分析,并提出了它與人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、模糊集理論等技術(shù)相結(jié)合的建議。
關(guān)鍵詞:粗糙集理論;變壓器故障;模糊集理論;檢修
中圖分類號:TM407;TP18 文獻(xiàn)標(biāo)識碼:A 文章編號:2095-6835(2014)15-0056-02
變壓器作為電力系統(tǒng)的關(guān)鍵設(shè)備,其作用不容忽視。現(xiàn)如今,用電量大幅增長,用電要求也越來越高,供電企業(yè)面臨的壓力也在逐漸增大。在內(nèi)、外部諸多因素的共同作用下,變壓器極易出現(xiàn)各種故障,阻礙系統(tǒng)正常運(yùn)行,甚至?xí)l(fā)安全事故。為此,必須要做好變壓器的故障檢測、診斷工作。隨著經(jīng)濟(jì)、技術(shù)的不斷發(fā)展,人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、遺傳算法、模糊技術(shù)、小波分析等多種技術(shù)相繼被應(yīng)用于變壓器的故障診斷分析中,但卻很難在頗為復(fù)雜的變壓器系統(tǒng)中獲取完整的實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)。在此主要探討粗糙集理論在其中的應(yīng)用。
1 粗糙集理論
粗糙集理論是一種先進(jìn)的數(shù)據(jù)分析工具,它產(chǎn)生于20世紀(jì)80年代初,在處理模糊和不確定數(shù)據(jù)方面有獨(dú)特的優(yōu)勢。它能夠直接對數(shù)據(jù)展開分析,不需要提供任何先驗(yàn)信息便可發(fā)現(xiàn)并揭示復(fù)雜事物的潛在規(guī)律。在變壓器系統(tǒng)中存在許多不確定因素,難以獲得完整、精確的數(shù)據(jù),所以,利用粗糙集理論解決其出現(xiàn)的故障問題在當(dāng)前極受重視。利用該理論解決問題的基本思想是:在不影響信息系統(tǒng)分類能力的同時,通過知識約簡導(dǎo)出問題的決策和分類規(guī)則。
假設(shè)有兩個任意子集為X和U,且R是U上的等價關(guān)系。則可知:
R.(X)=∪{Y∈U/R:Y?X}. (1)
此為X的R[下近似,即被包含于X中的全部等價類的并集。
R·(X)=∪{Y∈U/R:Y∩X≠?}. (2)
此為X的R[上近似,即與X有交的等價類的并集。
式(1)(2)中:Y——U上按等價關(guān)系做成的等價類;
?——空集。
上近似與下近似的差值為X的R邊界線集,記作:
BNR(X)=R.(X)-R·(X). (3)
式(3)表示等價關(guān)系R在X和~X上不能明確分類的元素集合。
粗糙集可以很好地解決不確定性數(shù)據(jù),這時,需要再次引入精度的定義,記為:
rp(Q)=card(POSp(Q)/card(U). (4)
在式(4)中,rp(Q)∈[0,1],是集合的基數(shù)。
在粗糙理論中,需要明確約簡和核兩個概念,前者為不含多于屬性并保證分類正確的最小條件屬性集,一個決策表通常可能不只一個約簡;后者則表示約簡的交集,對決策屬性影響較大,必須引起重視。
2 粗糙集理論的應(yīng)用
2.1 故障診斷原理
變壓器系統(tǒng)頗為復(fù)雜,在故障診斷檢查中應(yīng)用粗糙集理論其實(shí)是一種軟診斷技術(shù)。該技術(shù)無需任何先驗(yàn)知識便可對不完備、模糊性較強(qiáng)的各種數(shù)據(jù)進(jìn)行精確地分析和處理,進(jìn)一步深入探究其中的知識,并發(fā)現(xiàn)、揭示其內(nèi)在規(guī)律。根據(jù)已有的數(shù)據(jù)表可知,粗糙集理論的應(yīng)用可深入到變壓器系統(tǒng)內(nèi)部去挖掘潛在的故障診斷規(guī)則,并以此為依據(jù)檢查新輸入的數(shù)據(jù),然后作出相應(yīng)的診斷。如果此時新數(shù)據(jù)與診斷規(guī)則相符,則表明系統(tǒng)知識沒有被改變,相應(yīng)的變壓器處于正常的運(yùn)行狀態(tài);如果新數(shù)據(jù)與診斷規(guī)則不符,則說明有故障存在。
2.2 故障診斷過程
關(guān)于條件和決策屬性,應(yīng)結(jié)合故障的實(shí)際情況和變壓器系統(tǒng)的運(yùn)行狀態(tài),依次選擇較為適宜的故障源信號和生產(chǎn)狀況信號,同時,還需要將來自傳感器的信息離散化,使其轉(zhuǎn)換為數(shù)字量。在新獲取信息的基礎(chǔ)上制作信息表,利用信息相容原理制作約簡數(shù)據(jù)表,求得核值表后再求得信息表的簡化形式,最終求出最小決策算法。
2.3 故障診斷系統(tǒng)庫的構(gòu)建
變壓器在運(yùn)行過程中出現(xiàn)的故障大都會提前顯露一些跡象,通過觀察測量,將這些跡象作為條件屬性;如果這些跡象出現(xiàn)在故障發(fā)生后,則將實(shí)際出現(xiàn)的故障作為決策屬性。在此基礎(chǔ)上建立起相應(yīng)的決策表,然后將其化簡,把冗余的屬性刪除,得到故障診斷規(guī)則。
在條件屬性方面,故障前的跡象主要有:輕、重瓦斯動作,油呈現(xiàn)出黑色,繞組絕緣電阻超標(biāo),油箱發(fā)燙,高能量放電,安全氣道噴油,三相繞組的直流電阻不平衡等;在決策屬性方面,主要包括匝間短路、股間短路、相間短路、斷線、變壓器進(jìn)水、鐵芯多點(diǎn)接地、絕緣老化和繞組層的絕緣擊穿等。
2.4 故障診斷系統(tǒng)的實(shí)際應(yīng)用
假設(shè)某處變壓器在運(yùn)行中出現(xiàn)噴油、安全氣道玻璃破碎、輕瓦斯氣體動作等現(xiàn)象,且繞組絕緣的電阻處于正常范圍內(nèi),按照相應(yīng)的決策規(guī)則得出的故障診斷結(jié)果為鐵芯多點(diǎn)接地、匝間短路等。經(jīng)過實(shí)際調(diào)查發(fā)現(xiàn),確實(shí)是相線圈匝間短路導(dǎo)致段間短路,這說明利用粗糙集理論作出的判斷是正確的。另外,系統(tǒng)知識庫內(nèi)該故障的有效樣本數(shù)和置信度都有所增長,這說明,在分類能力沒有被影響的基礎(chǔ)上,有大量數(shù)據(jù)可以被約簡刪除,從而得到數(shù)據(jù)的決策規(guī)則。在對決策規(guī)則不斷深入挖掘的同時,也不需要有先驗(yàn)知識,因此,粗糙集理論在解決變壓器系統(tǒng)復(fù)雜不確定數(shù)據(jù)方面極具優(yōu)勢,值得推廣、使用。
3 粗糙集理論與其他方法的結(jié)合應(yīng)用
3.1 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)
二者相結(jié)合的思想大致為:將粗糙集理論作為前置系統(tǒng),先利用粗糙集理論的約簡功能將原始樣本約簡為比較簡單的規(guī)則集,然后以此為依據(jù)作為人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入樣本集,構(gòu)成RS—ANN變壓器故障診斷系統(tǒng)。將粗糙集理論應(yīng)用于連續(xù)屬性決策表時,應(yīng)先將連續(xù)數(shù)據(jù)離散化,然后再約簡。但是,離散后的決策表在約簡后極有可能會產(chǎn)生不相容的決策規(guī)則。為了有效解決這一問題,可對決策表中的某些屬性采用基于DGA知識的連續(xù)屬性離散,對某些屬性采用自然算法和等劃分離散,然后用粗糙集理論對離散后的數(shù)據(jù)進(jìn)行約簡,直至得到最小的決策表,并用此對BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練。