摘要：粗糙集（RS）理论是一门新兴的智能信息处理技术，它对各种不完整数据进行分析、推理，发现数据间的关系，提取有用特征，简化信息处理。人工神经元网络（ANN）具有本质的非线性特性、并行处理能力、以及自组织自学习的能力。但单独使用ANN处理问题时，往往会存在一些缺陷。该文把粗糙集理论与人工神经元网络结合起来，应用于变压器故障诊断，可以充分发挥两种方法的优势，取长补短。粗糙集理论可以有效地对样本集进行约简，从而简化了ANN的网络结构，减少了网络的训练步数，提高了判断准确率：并用仿真实验验证了此方法的有效性。

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