摘要
为了加强故障信息数据挖掘力度,减少人力物力资源浪费,解决机械故障图像检测的特征信息、高分辨属性描述清晰度有限等问题,在决策树算法的基础上构建一种诊断机械故障信息挖掘方法.对机械故障检测图像中连续小波进行离散化处理,提取小波变换特征,将多次分解后的小波变换特征集成为并行结构;根据包含小波变换特征集并行结构的子集节点,在决策树算法中引入C4.5算法,优化挖掘出具有较高取值信息增益的灰度级,并通过校正矩阵将每个样本图像构造成多个不同的训练数据集,去除不同的属性子集,形成众多深度树,重复选择,直到得到目标数据.仿真实验结果表明,所提出的算法具有计算简单、挖掘效率高等优点,能够在最短时间内获取最优数据挖掘结果,可以广泛应用在现实生活中.
基金项目
2019年度校级教学改革创新新立项项目(FJ201912)
1(GH-17105)
NETL
NSTL
维普
万方数据