粗糙集约简matlab代码

资 源 简 介

粗糙集约简matlab代码

详 情 说 明

在故障诊断系统中，征兆属性往往存在大量冗余信息，影响诊断效率。本文将介绍如何利用粗糙集理论和遗传算法相结合的方法，在Matlab环境下实现高效属性约简。

该方法的核心思路是：首先基于粗糙集理论建立决策表，通过构建区分矩阵来反映属性间的区分能力；然后采用遗传算法进行全局优化搜索，其适应度函数综合考虑属性的重要性和集合基数，能够在较短时间内找到多个最小约简方案。与传统穷举法相比，这种混合方法显著提高了约简效率，特别适合处理高维特征空间。

在实际应用中，工程师可根据各属性的测量成本和实现难度，从算法输出的多个最小约简方案中选择最合适的特征子集。这不仅精简了诊断系统，还保留了原始决策表的分类能力，为后续规则提取和故障识别奠定了良好基础。该方法已成功应用于旋转机械、电路系统等多个领域的故障诊断。