摘要：针对飞机液压系统故障诊断特征值冗余难以精准获取和准确率不高的问题,提出一种基于变精度邻域粗糙集(Variable Precision Neighborhood Rough Set,VPNRS)和随机森林(Random Forest,RF)相结合的特征选择算法,并以此为基础建立飞机液压系统故障诊断模型。VPNRS-RF算法主要是利用随机森林算法分别对变精度邻域和模糊熵粗糙集约简后的特征进行重要度排序,再次筛选后确定最优特征子集,使用最优特征子集对在线贯序极限学习机(OSELM)分类模型进行训练,从而提高故障信息获取准确率。最后以飞机起落架收放系统为例进行仿真研究,验证了VPNRS-RFOSELM模型的优越性。

摘要：针对电力市场用户群庞大,交易过程中售电套餐选择困难的问题,提出一种基于电力交易用户最优特征子集的售电套餐推荐方法。首先,定义了电力交易用户最优特征子集,并设计基于加权递增项目覆盖率最优子集的发现算法,合理地从海量交易用户中筛选出最优用户特征子集。然后,提出一种基于属性相关的售电套餐相似性计算方法,通过聚类和确定套餐属性权重的方式计算套餐相似度,得到套餐项目的相似度矩阵。最后,基于最优特征子集和相似度矩阵实现了售电套餐的精准推荐。实验验证表明了电力交易用户最优特征子集的有效性和所提推荐算法的准确性。