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粗決策樹動(dòng)態(tài)規(guī)則提取算法研究及應(yīng)用
摘要：針對(duì)靜態(tài)算法對(duì)大數(shù)據(jù)和增量數(shù)據(jù)處理不足的問題，構(gòu)造了基于粗決策樹的動(dòng)態(tài)規(guī)則提取算法，并將其應(yīng)用于旋轉(zhuǎn)機(jī)械故障診斷中。將粗集與決策樹結(jié)合，用增量方式實(shí)現(xiàn)樣本抽取;經(jīng)過動(dòng)態(tài)約簡(jiǎn)、決策樹構(gòu)造、規(guī)則提取與選擇、匹配4個(gè)步驟的循環(huán)迭代過程，實(shí)現(xiàn)了數(shù)據(jù)的動(dòng)態(tài)規(guī)則提取，使得提取的規(guī)則具有更高的可信度;同時(shí)，將算法應(yīng)用于旋轉(zhuǎn)機(jī)械故障診斷這一動(dòng)態(tài)問題中，驗(yàn)證了算法的有效性;最后，將所提算法分別與靜態(tài)算法和增量式動(dòng)態(tài)算法進(jìn)行了效率對(duì)比分析，實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，所提算法能夠以最精簡(jiǎn)的規(guī)則獲得更多數(shù)據(jù)隱含信息。
關(guān)鍵詞：粗集;靜態(tài)算法;動(dòng)態(tài)約簡(jiǎn);動(dòng)態(tài)規(guī)則;決策樹
引言
粗集理論[1]主要用來(lái)處理模糊和不確定性知識(shí)，對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行約簡(jiǎn)、去除冗余，在保持分類能力不變的前提下，通過知識(shí)約簡(jiǎn)導(dǎo)出問題的決策和分類規(guī)則。近年來(lái)，吳順祥等[2]利用粗集進(jìn)行規(guī)則提取，提出了一種基于粗集理論的規(guī)則提取方法;譚俊璐等[3]利用決策樹(decision tree)提取規(guī)則實(shí)現(xiàn)分類計(jì)算;丁春榮等[4]將粗集與決策樹結(jié)合構(gòu)造規(guī)則提取算法。石凱[5]將粗集理論中的屬性約簡(jiǎn)與決策樹算法相結(jié)合，提出了改進(jìn)算法;胡煜等[6]從ID3算法的缺點(diǎn)出發(fā)，根據(jù)粗集理論完成了對(duì)ID3算法的改進(jìn)，為建立決策樹分析模型奠定了基礎(chǔ)。
以上這些算法均是在靜態(tài)數(shù)據(jù)研究背景下提出的，可以從海量數(shù)據(jù)中提取相對(duì)精確的知識(shí)，但這種規(guī)則提取方法只能針對(duì)靜態(tài)數(shù)據(jù)，對(duì)于現(xiàn)實(shí)生活中的大量動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)，以往的基于靜態(tài)數(shù)據(jù)的規(guī)則提取算法很難得到正確的規(guī)則。而目前我們處于大數(shù)據(jù)時(shí)代，網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)、股票數(shù)據(jù)、機(jī)械故障診斷收集數(shù)據(jù)等均具有明顯的動(dòng)態(tài)特征，直接應(yīng)用靜態(tài)數(shù)據(jù)下的算法，勢(shì)必會(huì)使提取的規(guī)則產(chǎn)生很大的誤差，因此，研究適合動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)的規(guī)則提取算法顯得尤為重要。
目前，關(guān)于動(dòng)態(tài)規(guī)則提取算法的研究也有相關(guān)報(bào)道：如余峰林等[7]提出的基于差別矩陣的動(dòng)態(tài)約簡(jiǎn)及規(guī)則提取和尹阿東等[8]提出的動(dòng)態(tài)決策樹算法研究等，但這些算法存在著求解速度慢、約簡(jiǎn)程度不夠等缺陷。王楊等[9]提出的基于粗集和決策樹的增量式規(guī)則約簡(jiǎn)算法比傳統(tǒng)算法和粗集決策樹增量知識(shí)獲取算法(Rough setRule tree Incremental knowledge acquisition Algorithm， RRIA)在效率方面有所提高，但仍存在著提取的規(guī)則集不夠精簡(jiǎn)等缺陷。因此，本文提出將粗集與決策樹相結(jié)合，設(shè)計(jì)動(dòng)態(tài)規(guī)則提取算法，同時(shí)兼顧約簡(jiǎn)精確程度和約簡(jiǎn)時(shí)間兩方面，從而更有效地實(shí)現(xiàn)決策規(guī)則的提取。
本文算法的基本思想：抽取樣本進(jìn)行屬性約簡(jiǎn);按約簡(jiǎn)結(jié)果建立決策樹;通過規(guī)則的準(zhǔn)確度和覆蓋度進(jìn)行規(guī)則提取;用未抽取樣本進(jìn)行規(guī)則匹配，確定規(guī)則的有效性，并判斷屬性約簡(jiǎn)是否穩(wěn)定(若得到穩(wěn)定約簡(jiǎn)，即匹配成功;若沒有匹配成功，則增大抽取樣本，直到達(dá)到要求為止)。
一、基本理論
1.1不可區(qū)分關(guān)系
信息系統(tǒng)S=(U，A，V， f)，其中U為論域;A=C∪D，C為條件屬性，D為決策屬性;V是屬性的值域; f是信息函數(shù)，a∈A，x∈U， f(x，a)∈V。當(dāng)RC，IND(R)={(x，y)∈(U，U)|a∈B， f(x，a)=f(y，a)}，表示是屬性R不可區(qū)分的。
U/IND(R)為U的等價(jià)類[10]。
1.2屬性約簡(jiǎn)和屬性依賴度
R為一族等價(jià)類，當(dāng)a∈R，若IND(R)=IND(R-{a})，則稱a為R中不必要的;否則a為必要的。如果a∈A 都是R中必要的，稱R獨(dú)立;否則稱R為依賴的。
若QP，如果Q是獨(dú)立的，且IND(Q)=IND(P)，稱Q為P的一個(gè)約簡(jiǎn)。CORE(P)=∩RED(P)，其中CORE(P)為P的核，RED(P)為P的約簡(jiǎn)。
屬性依賴度：K=max{|XiYj|/|Yj|}，K表示決策分類對(duì)條件屬性集的依賴度。
1.3動(dòng)態(tài)約簡(jiǎn)
S=(U，CU371fxlpdd5n)為一決策表，S′=(U′，C∪371fxlpdd5n) 為決策表的子決策表，U′U。F是決策表S的子決策表集合，簡(jiǎn)稱F族。將F族中所有子決策表約簡(jiǎn)的交集稱為決策表S的F動(dòng)態(tài)約簡(jiǎn)[11]，即為DR(S，F(xiàn))。表達(dá)式為：
DR(S，F(xiàn))=RED(S，d)∩∩S′∈FRED(S′，d
此方法限制太大，所以選擇更為普遍的(F，ε)的約簡(jiǎn)：
DR(S，F(xiàn))={C∈RED(S，d)：
|S′∈F：C∈RED(S′，d)||F|≥1-ε}
其中ε∈[0，1]，記為DRε(S，F(xiàn))。
1.4區(qū)分矩陣與區(qū)分函數(shù)
決策表S=(U，C∪D，V， f)的區(qū)分矩陣是一個(gè)n×n矩陣，矩陣中的任一元素用以下公式計(jì)算：
α(x，y)={a∈C|f(x，a)≠f(y，a)}
區(qū)分函數(shù)可定義為Δ=∏(x，y)∈U×U∑α(x，y)，函數(shù)Δ的極小析取范式中的所有合取式是C的所有D約簡(jiǎn)[12]。
1.5決策規(guī)則及可信度與覆蓋度
決策表S=(U，C∪D，V， f)，令Xi表示U/C的等價(jià)類，Yj表示U/D的等價(jià)類，則決策規(guī)則定義為：Xi →Yj。其中Xi，Yj分別為前件和后件，當(dāng)前件相同時(shí)，后件也相同，則稱決策是一致的;否則為不一致[11]。
對(duì)于不一致性，用可信度進(jìn)行度量，可信度定義為：
μ(Xi，Yj)=|Xi∩Yj||Xi|
規(guī)則對(duì)數(shù)據(jù)的代表性不夠，從而表現(xiàn)出一定的隨機(jī)性。在極端情況下，每個(gè)規(guī)則僅僅代表數(shù)據(jù)表中的一個(gè)數(shù)據(jù)對(duì)象，這種規(guī)則顯然很難使用于新的數(shù)據(jù)對(duì)象上。
對(duì)于隨機(jī)性，用覆蓋度來(lái)表示，覆蓋度定義為：
φ(Xi，Yj)=|Xi∩Yj||Yj|
1.6決策樹技術(shù)
決策樹是一個(gè)樹結(jié)構(gòu)(可以是二叉樹或非二叉樹)。其每個(gè)非葉子節(jié)點(diǎn)表示一個(gè)特征屬性上的測(cè)試，每個(gè)分支代表這個(gè)特征屬性在某個(gè)值域上的輸出，而每個(gè)葉子節(jié)點(diǎn)存放一個(gè)類別。使用決策樹進(jìn)行決策的過程就是從根節(jié)點(diǎn)開始，測(cè)試待分類項(xiàng)中相應(yīng)的特征屬性，并按照其值選擇輸出分支，直到到達(dá)葉子節(jié)點(diǎn)，將葉子節(jié)點(diǎn)存放的類別作為決策結(jié)果。
決策樹是實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)挖掘的一種重要的分類技術(shù)。該技術(shù)分兩步：一是決策樹的構(gòu)造;二是決策樹的剪枝。決策樹的構(gòu)造是生成決策樹的過程;決策樹的剪枝是指用測(cè)試數(shù)據(jù)對(duì)生成的決策樹進(jìn)行驗(yàn)證，減去影響預(yù)測(cè)精度的分支，從而簡(jiǎn)化決策樹。
二、算法設(shè)計(jì)
粗決策樹動(dòng)態(tài)規(guī)則提取是利用數(shù)據(jù)的動(dòng)態(tài)約簡(jiǎn)構(gòu)造決策樹，從而得到規(guī)則。首先對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，當(dāng)數(shù)據(jù)為連續(xù)型數(shù)據(jù)，對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行離散化處理;然后隨機(jī)抽取樣本，進(jìn)行約簡(jiǎn)構(gòu)造決策樹;最后根據(jù)可信度和覆蓋度提取規(guī)則，用未抽取樣本進(jìn)行規(guī)則匹配，以判斷約簡(jiǎn)是否穩(wěn)定，若匹配不成功，說明約簡(jiǎn)不穩(wěn)定，則增大抽取樣本并循環(huán)上述過程，反之停止。粗決策樹的動(dòng)態(tài)規(guī)則提取，利用動(dòng)態(tài)約簡(jiǎn)既能匹配已知數(shù)據(jù)，又能匹配未知數(shù)據(jù)的優(yōu)勢(shì)，解決了在線數(shù)據(jù)規(guī)則提取的難題，更有利于數(shù)據(jù)挖掘。具體步驟如下：
步驟1從總體樣本中抽取部分樣本，構(gòu)造區(qū)分矩陣，計(jì)算區(qū)分函數(shù)，進(jìn)行屬性約簡(jiǎn)。
步驟2建立決策樹。以屬性約簡(jiǎn)計(jì)算出的核屬性作為根節(jié)點(diǎn)，然后計(jì)算除核屬性之外的屬性約簡(jiǎn)的屬性依賴度，將屬性依賴度大的作為節(jié)點(diǎn)的分支，當(dāng)依賴度相同時(shí)，將序號(hào)小的作為節(jié)點(diǎn)的分支。建立的決策樹的個(gè)數(shù)與屬性約簡(jiǎn)的個(gè)數(shù)相同。
步驟3規(guī)則提取與選擇。計(jì)算可信度和覆蓋度，從上到下、從左到右遍歷決策樹，當(dāng)可信度和覆蓋度達(dá)到設(shè)定的閾值時(shí)，提取規(guī)則。當(dāng)有不一致的信息時(shí)，提取可信度高、覆蓋度大的作為規(guī)則。
步驟4規(guī)則匹配。將提取的規(guī)則，與樣本中未抽取的樣本進(jìn)行匹配，測(cè)試得出的規(guī)則是否有效，同時(shí)判斷屬性約簡(jiǎn)的穩(wěn)定性。當(dāng)匹配不成功，轉(zhuǎn)步驟5;否則轉(zhuǎn)步驟6。
步驟5增大隨機(jī)抽取的樣本。增大樣本后再重復(fù)進(jìn)行步驟1～4的操作，直到提取樣本規(guī)則匹配已知樣本中未抽取的樣本為止。其穩(wěn)定的屬性就是匹配成功的屬性與增量樣本屬性通過交運(yùn)算得到的，滿足動(dòng)態(tài)約簡(jiǎn)的規(guī)則提取方法。
步驟6獲得最終規(guī)則。停止抽取樣本，將最后得到的規(guī)則進(jìn)行整合，得到最終的規(guī)則。
三、算法應(yīng)用
以旋轉(zhuǎn)機(jī)械故障診斷數(shù)字化后的決策表(表1)為案例[14]驗(yàn)證算法。
表1中，U={X1，X2，…，X6}為對(duì)象的故障征兆有限集;k為樣本個(gè)數(shù);C={C1，C2，…，C5}為故障條件屬性集合，C1表示振動(dòng)烈度，C2為振動(dòng)一倍頻幅值，C3為振動(dòng)二倍頻幅值，C4為振動(dòng)高頻幅值，C5為振動(dòng)的相位變化;D為決策屬性，0表示無(wú)故障，1表示有故障;C1、C2、C3、C4的值為0表示無(wú)，1表示有;C5的值為0表示相位穩(wěn)定，1表示相位不符合穩(wěn)定要求。具體計(jì)算過程如下：
步驟1抽取50%以上樣本，本例中抽取X3、X4、X5、X6。抽取之后的決策表如表1后4行所示，計(jì)算得到區(qū)分矩陣：
000C2C3C1C2C40C1C3C4C5C500
將其按長(zhǎng)度依次排序，得出區(qū)分函數(shù)：
Δ=C5∧(C2∨C3)∧(C1∨C2∨C4)∧(C1∨C3∨C4∨C5
將析取的合取表達(dá)式轉(zhuǎn)化為合取的析取表達(dá)式，得出結(jié)果：Δ=(C2∧C5)∨(C1∧C3∧C5)∨(C3∧C4∧C5)。
所以得到3個(gè)約簡(jiǎn){C2，C5}、 {C1，C3，C5}、 {C3，C4，C5}，并且CORE(Δ)=C5。
步驟2建立決策樹。屬性依賴度K(C1)=0，K(C2)=0.644，K(C3)=0.658，K(C4)=0。
根據(jù)屬性依賴度可以計(jì)算出決策樹的構(gòu)造過程。以C1、C3、C5為例給出構(gòu)造過程：由于C5是核屬性，因此將C5作為根節(jié)點(diǎn);比較屬性依賴度K(C3)>K(C1)，所以選擇屬性依賴度大的C3為根節(jié)點(diǎn)的分支;最后將C1作為C3的分支節(jié)點(diǎn)。這樣可以得到約簡(jiǎn){C1，C3，C5}的決策樹，如圖1(c)所示。圖1(a)為約簡(jiǎn){C2，C5}建立的決策樹;圖1(b)為約簡(jiǎn){C3，C4，C5}建立的決策樹，具體計(jì)算過程不再重復(fù)。利用屬性依賴度構(gòu)造的決策樹，簡(jiǎn)單易懂，又能很好地進(jìn)行分類。
步驟3計(jì)算可信度和覆蓋度。
規(guī)則的不確定主要包括不一致性和隨機(jī)性。規(guī)則的不一致性可以通過可信度來(lái)檢驗(yàn);規(guī)則的隨機(jī)性可以通過覆蓋度來(lái)檢驗(yàn)，最后提取出有效的規(guī)則。
以C3、C5為例計(jì)算，U/IND(R)={{X3}，{X4，X5}，{X6}}， U/D={{X3，X4}，{X5，X6}}。
設(shè)：X1={X3}，X2={X4，X5}，X3={X6}，Y1={X3，X4}，Y2={X5，X6}，計(jì)算可信度和覆蓋度：
μ(X1，Y1)=|X1∩Y1||X1|=2525=1
φ(X1，Y1)=|X1∩Y1||Y1|=2525+13=0.66
計(jì)算結(jié)果如表2所示。
根據(jù)表2進(jìn)行規(guī)則提取，分別設(shè)定可信度和覆蓋度的閾值，選擇可信度和覆蓋度大于閾值的進(jìn)行規(guī)則提取。當(dāng)有不一致的信息時(shí)，提取可信度高、覆蓋度大的作為規(guī)則�？梢栽O(shè)定可信度的閾值為0.5，覆蓋度的閾值為0.3。此例中C5=0，出現(xiàn)不一致的信息，取可信度和覆蓋度大的，即if C5=0，then D=1; if C3=0，C5=0，then D=0。利用可信度和覆蓋度對(duì)決策樹進(jìn)行剪枝得到規(guī)則，取滿足設(shè)定閾值的規(guī)則，即去掉表2中第2條和第8條規(guī)則。步驟4規(guī)則匹配。將得到的規(guī)則匹配樣本X1，規(guī)則匹配后由表2第3條規(guī)則得出的決策屬性D=0，而實(shí)際上D=1。即得出的規(guī)則無(wú)效，規(guī)則匹配失敗，可以判斷屬性約簡(jiǎn)不穩(wěn)定，轉(zhuǎn)步驟5。步驟5增加抽取樣本的數(shù)量。可以增加樣本X2，根據(jù)數(shù)據(jù)X2，X3，X4，X5，X6得出屬性約簡(jiǎn)的結(jié)果為：{C1，C2，C5}，{C1，C3，C5}，{C3，C4，C5}，{C2，C3，C5}，{C2，C4，C5}。按照步驟2的方法構(gòu)造得到5棵決策樹，提取可信度達(dá)到閾值的規(guī)則，當(dāng)出現(xiàn)不一致信息時(shí)，提取可信度和覆蓋度大的作為規(guī)則。增大樣本的規(guī)則集見表3。用樣本X1進(jìn)行匹配，規(guī)則1和規(guī)則4可以匹配，規(guī)則15不能匹配，所以根據(jù)匹配與否進(jìn)行規(guī)則刪除，即提取有效規(guī)則。由于存在有效規(guī)則，所以將其屬性約簡(jiǎn)與匹配成功的屬性進(jìn)行交運(yùn)算，得到穩(wěn)定的屬性約簡(jiǎn)。步驟6得到最終規(guī)則。算法結(jié)束，獲得最終23條規(guī)則(如表3所示，27條規(guī)則中刪除序號(hào)為12～15的四條規(guī)則)，這些規(guī)則代表與其匹配成功，得到穩(wěn)定屬性約簡(jiǎn)提取出的有效規(guī)則。用本文的動(dòng)態(tài)規(guī)則提取算法，得到穩(wěn)定的約簡(jiǎn)為{C1，C2，C5}，{C1，C3，C5}，{C3，C4，C5}，{C2，C3，C5}，而本例通過靜態(tài)算法得到的約簡(jiǎn)為{C1，C3，C5}，{C2，C3，C5}，{C3，C4，C5}，由此可見，動(dòng)態(tài)約簡(jiǎn)包含了更多的隱含信息，對(duì)于增量的旋轉(zhuǎn)機(jī)械故障問題能夠更好地進(jìn)行診斷。
四、算法效率分析
4.1與靜態(tài)算法對(duì)比分析
通過與靜態(tài)算法基于粗集和決策樹的規(guī)則提取方法[14]進(jìn)行比較，當(dāng)振動(dòng)二倍頻幅值、相位不穩(wěn)定，對(duì)應(yīng)的數(shù)字形式化為C3=1，C5=1，進(jìn)行規(guī)則匹配，通過表3第4條規(guī)則可以得到D=1，推出旋轉(zhuǎn)機(jī)械有轉(zhuǎn)子不對(duì)中故障，相應(yīng)的可信度為1，覆蓋度為0.46，相應(yīng)的覆蓋度高于文獻(xiàn)[14]中覆蓋度，如表4所示，說明動(dòng)態(tài)算法比靜態(tài)算法診斷精度更高。
當(dāng)旋轉(zhuǎn)機(jī)械中沒有振動(dòng)烈度，相位也不穩(wěn)定，數(shù)字化為C1=0，C5=1，通過表3的第16條和第19條規(guī)則可以得到D=1，推出旋轉(zhuǎn)機(jī)械有轉(zhuǎn)子不對(duì)中故障。而在文獻(xiàn)[14]中不能找到相應(yīng)的規(guī)則去匹配，而是通過減少條件來(lái)匹配，結(jié)果往往帶來(lái)誤差。靜態(tài)算法在面對(duì)海量決策表和動(dòng)態(tài)變化決策表的約簡(jiǎn)時(shí)，所得的約簡(jiǎn)不夠穩(wěn)定，無(wú)法描述決策表局部變化的規(guī)律，會(huì)出現(xiàn)較大決策誤差。由此可見，本文設(shè)計(jì)的粗決策樹動(dòng)態(tài)規(guī)則提取算法能夠更好地挖掘出數(shù)據(jù)本身潛在的信息，從而獲得更精確的決策規(guī)則。
4.2與增量式約簡(jiǎn)算法對(duì)比分析
將本文算法與文獻(xiàn)[9]的基于粗集和決策樹的增量式規(guī)則約簡(jiǎn)算法進(jìn)行對(duì)比分析如下：
1)文獻(xiàn)[9]中規(guī)則樹構(gòu)造算法第2步中，構(gòu)造的決策樹是通過條件屬性的取值個(gè)數(shù)從小到大排列條件屬性構(gòu)造的決策樹，傾向于選擇取值較多的屬性作為分支決策，但在有些情況下這類屬性可能不會(huì)提供太多有價(jià)值的信息，從而導(dǎo)致決策出現(xiàn)偏差;而本文算法根據(jù)屬性依賴度的大小作為決策樹的分支屬性來(lái)構(gòu)造決策樹，決策分類對(duì)條件屬性集的依賴度程度越大說明屬性對(duì)于決策越重要，這樣構(gòu)造的決策樹更有利于正確決策。
2)文獻(xiàn)[9]中基于粗集和決策樹的增量式規(guī)則約簡(jiǎn)算法，當(dāng)新對(duì)象與規(guī)則集不一致時(shí)，增加屬性值來(lái)辨別規(guī)則，沒有考慮規(guī)則數(shù)據(jù)的隨機(jī)性，從而出現(xiàn)噪聲;而本文算法針對(duì)規(guī)則的不一致性和隨機(jī)性分別通過可信度和覆蓋度來(lái)進(jìn)行決策，當(dāng)可信度和覆蓋度達(dá)到設(shè)定閾值時(shí)對(duì)規(guī)則進(jìn)行提取，既能對(duì)不一致規(guī)則進(jìn)行正確決策，又能夠有效過濾數(shù)據(jù)的隨機(jī)性產(chǎn)生的噪聲，得到最精簡(jiǎn)的規(guī)則集，提高規(guī)則集匹配效率。
3)針對(duì)本案例，將文獻(xiàn)[9]中的算法與本文算法規(guī)則約簡(jiǎn)結(jié)果作對(duì)比。當(dāng)增加樣本X1，X2時(shí)，即增加新對(duì)象C11C20C31C40C51→D1，C10C20C31C41C51→D1，用本文算法和文獻(xiàn)[9]算法得出的約簡(jiǎn)分別如表5和表6所示(x表示此處可取0或1)。經(jīng)約簡(jiǎn)結(jié)果對(duì)比，本文算法提取的規(guī)則要比文獻(xiàn)[9]中提取的規(guī)則集更精簡(jiǎn)，提高了規(guī)則集匹配效率，凸顯了本文算法的優(yōu)越性。
綜上所述，通過與其他算法的比較，粗決策樹動(dòng)態(tài)規(guī)則提取算法能夠以最精簡(jiǎn)的規(guī)則挖掘出數(shù)據(jù)本身潛在的信息，從而提高決策效率。
五、結(jié)語(yǔ)
本文提出了基于粗決策樹的動(dòng)態(tài)規(guī)則提取算法，并將其應(yīng)用于旋轉(zhuǎn)機(jī)械故障診斷。該算法利用粗集動(dòng)態(tài)約簡(jiǎn)與決策樹規(guī)則提取的優(yōu)勢(shì)，采用增量式的樣本抽取，用得到的動(dòng)態(tài)約簡(jiǎn)進(jìn)行匹配，以便提取更為有效的規(guī)則，彌補(bǔ)了靜態(tài)約簡(jiǎn)無(wú)法描述決策表局部變化規(guī)律的缺陷。最后，用旋轉(zhuǎn)機(jī)械故障診斷問題為應(yīng)用背景，驗(yàn)證了算法的有效性，并分別與靜態(tài)算法和基于粗集和決策樹的增量式規(guī)則約簡(jiǎn)算法進(jìn)行了對(duì)比分析。本文算法能夠以最精簡(jiǎn)的規(guī)則獲得更多數(shù)據(jù)隱含信息，為實(shí)時(shí)、動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)的處理提供了一種解決思路，具有一定的理論價(jià)值和推廣價(jià)值。
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