摘 要 通過(guò)分析粗糙集理論與信息融合技術(shù)之間的關(guān)系，得出了粗糙集理論和信息融合作為兩種推理過(guò)程，在建立對(duì)象模型（模式）和利用模型（模式）來(lái)甄別對(duì)象方面可以起到互補(bǔ)的作用。

關(guān)鍵詞 粗糙集理論 信息融合 故障診斷

中圖分類(lèi)號(hào)：TP202 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A 文章編號(hào)：1002-7661（2013）14-0005-01

一、信息融合技術(shù)在故障診斷中存在的問(wèn)題

融合算法是數(shù)據(jù)融合實(shí)現(xiàn)的基礎(chǔ)工具。目前數(shù)據(jù)融合算法的研究都針對(duì)性很強(qiáng)，普遍的做法是針對(duì)問(wèn)題本身進(jìn)行相應(yīng)的算法研究，或者單純的從其它相關(guān)領(lǐng)域的研究結(jié)果進(jìn)行移植或者變換，融合算法的分類(lèi)也很不清晰，而且相互交織。隨著多傳感器應(yīng)用領(lǐng)域的不斷擴(kuò)展，信息融合技術(shù)也遇到了一些新問(wèn)題、新特點(diǎn)。這些特點(diǎn)在故障診斷應(yīng)用中尤為突出。

（1）很多現(xiàn)存的信息融合診斷方法需要了解對(duì)象的一些先驗(yàn)知識(shí)。比如目標(biāo)出現(xiàn)的先驗(yàn)概率，目標(biāo)模型、對(duì)象的統(tǒng)計(jì)信息等等，但在現(xiàn)實(shí)情況中，我們對(duì)對(duì)象的先驗(yàn)知識(shí)并不了解太多，這就給我們的研究造成了一定的困難。

（2）信息融合的范圍擴(kuò)大了。融合信息包括不同領(lǐng)域的數(shù)據(jù)，如可能有邏輯值、數(shù)值等等，甚至是專(zhuān)家的知識(shí)。這些也給我們的進(jìn)一步研究帶來(lái)挑戰(zhàn)。

（3）待融合數(shù)據(jù)往往是不準(zhǔn)確或者不完整的。例如由于干擾、傳感器精度等客觀原因，收集到的信息可能包括不相容甚至矛盾的數(shù)據(jù)。

二、粗糙集理論與信息融合技術(shù)的關(guān)系分析

在處理不確定信息時(shí)，粗糙集理論通過(guò)上、下近似集的定義，通過(guò)等價(jià)關(guān)系可以給出確定的數(shù)學(xué)描述。粗糙集理論對(duì)不確定數(shù)據(jù)分析、推理，發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)間的關(guān)系、提取有用特征，簡(jiǎn)化信息處理，研究不精確、不確定知識(shí)的表達(dá)、學(xué)習(xí)、歸納方法提供了一個(gè)有力的工具。它能通過(guò)已有的信息本身構(gòu)造決策規(guī)則，不需要提供先驗(yàn)的知識(shí)加以選擇和提取。因此，已有學(xué)者將該理論應(yīng)用到數(shù)據(jù)挖掘、信道噪聲抑制、態(tài)勢(shì)評(píng)估、信息融合等領(lǐng)域中，取得了較好的效果。下面我們從幾個(gè)方面談?wù)勊鼈冎g的關(guān)系。

（1）知識(shí)的輸入：粗糙集理論的輸入是任何關(guān)于對(duì)象的真實(shí)數(shù)據(jù)，信息融合的輸入是來(lái)自多個(gè)傳感器或者數(shù)據(jù)源的數(shù)據(jù)。

（2）粗糙集理論和信息融合是兩種產(chǎn)生知識(shí)的過(guò)程，即從原始數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)和總結(jié)知識(shí)，是歸納的過(guò)程；信息融合是利用已有的知識(shí)、經(jīng)驗(yàn)來(lái)處理未知世界得到的不同領(lǐng)域的數(shù)據(jù)，是個(gè)演繹的過(guò)程。

（3）知識(shí)獲取的目的：粗糙集知識(shí)獲取的目的是發(fā)現(xiàn)模式以及發(fā)現(xiàn)代表未知模式的新對(duì)象和實(shí)例；信息融合知識(shí)獲取的目的是對(duì)符合某一模式的單獨(dú)對(duì)象或?qū)嵗龀稣鐒e，或者從大量數(shù)據(jù)中對(duì)已知的對(duì)象或?qū)嵗念?lèi)別、狀態(tài)做出判別。

（4）知識(shí)的輸出：粗糙集輸出的是描述對(duì)象或?qū)嵗P(guān)系或行為的模型；信息融合的輸出是利用模型對(duì)實(shí)例做出的分類(lèi)和判斷。

由以上論述可以看出，粗糙集理論和信息融合作為兩種推理過(guò)程，在建立對(duì)象模型（模式）和利用模型（模式）來(lái)甄別對(duì)象方面可以起到互補(bǔ)的作用，粗集理論可以利用信息融合收集到的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，不需專(zhuān)門(mén)的實(shí)驗(yàn)過(guò)程，可以和信息融合很自然的結(jié)合在一起。

三、基于粗糙集理論的故障融合診斷框架

從粗糙集理論與信息融合的關(guān)系可以看出，將粗糙集理論應(yīng)用到故障融合診斷中，不僅可以克服信息融合中存在的一些問(wèn)題，而且可以較好地彌補(bǔ)當(dāng)前技術(shù)在信息融合應(yīng)用中的缺陷。如圖描述了故障診斷中基于粗糙集的融合診斷過(guò)程。

參考文獻(xiàn)：

[1]張文修，吳偉志，梁吉業(yè)，李德玉.粗糙集理論與方法[M].北京：科學(xué)出版社，2001.

[2]曾黃麟.粗集理論及其應(yīng)用（修定版）[M].重慶大學(xué)出版社，1998.

（責(zé)任編輯 李 翔）