《表2 最小决策表：S＿Kohonen网络在断路器故障识别中的应用》
提示：宽带有限、当前游客访问压缩模式
采用粗糙集理论对离散后的数据进行分析，根据知识约简规则，消除冗余条件属性，得到的最小决策表见表2。
| 图表编号 | XD00131962900 严禁用于非法目的 |
|---|---|
| 绘制时间 | 2020.03.16 |
| 作者 | 刘勇业、马宏忠、张利、屈斌 |
| 绘制单位 | 河海大学能源与电气学院、河海大学能源与电气学院、国网天津市电力公司电力科学研究院、国网天津市电力公司电力科学研究院 |
| 更多格式 | 高清、无水印（增值服务） |
相关图表
- 《表3 Kohonen网络不同竞争层节点数的识别正确率》2020.09.28
- 《表2 Kohonen网络不同竞争层节点数的识别数》2020.09.28
- 《表1 统计特征参数设置：基于Kohonen网络的典型绝缘缺陷局部放电模式识别》2020.09.28
- 《表2 数据样本分别：改进的CPN神经网络算法在流水线故障诊断中的应用》2020.12.25
- 《表3 最小故障决策矩阵：基于改进的粗糙集理论与贝叶斯网络的变压器设备故障诊断模型》2021.02.20
- 《表2 最小决策表：基于粗糙集-RBF神经网络的采煤机液压泵故障诊断》2020.06.01
- 《表2 故障诊断方法对比：LDA＿SVM方法在化工过程故障诊断中的应用》2020.04.01
- 《表1 统计参数：新型信号处理方法VMD在电能计量故障识别中的应用》2020.05.25
- 《表2 SVM识别结果：EMD与排列熵在提升机跳绳故障诊断中的应用》2020.07.20
- 《表2：识别情况对照表：BP神经网络模型在数据分析中的应用》2020.06.15
- 《表4 部分S＿Kohonen网络测试数据》2020.03.16
- 《表3 部分S＿Kohonen网络训练数据》2020.03.16
- 《表1 离散结果：S＿Kohonen网络在断路器故障识别中的应用》2020.03.16
- 《表2 故障征兆及原因：神经网络训练算法在数控机床故障诊断中的应用》2020.02.25
- 《表2 用户数据库结构表：人像识别技术在广电网络智慧景区人流统计中的应用》2020.01.01
- 《表1 识别结果：卷积神经网络在古籍汉字识别中的应用实践》2019.10.10
- 《表1 制动系统特征属性：K＿C4.5在提升机制动系统故障诊断中的应用研究》2019.10.25
- 《表2 部分故障数据集：K＿C4.5在提升机制动系统故障诊断中的应用研究》2019.10.25
- 《表3 故障诊断结果：BP神经网络技术在滚动轴承故障诊断中的应用研究》2019.01.01
- 《表1 故障特征：神经网络在汽轮机转子故障诊断中的应用研究》2018.02.25