摘要：综合粗糙集和神经网络的优点，提出一种基于粗糙集．神经网络集成的智能故障诊断模型。在数据采集和预处理的基础上，利用粗糙集（RS）理论对原始故障诊断样本进行离散化处理，并根据条件属性（集）对决策属性的正域的大小来选择属性，提取出对诊断故障贡献最大的最小故障特征子集，从而确定神经网络的拓扑结构；通过网络训练建立故障特征与故障之间的映射关系，采用神经网络集成的方法实现故障的诊断。通过热电厂发电机组的故障诊断实例，表明了这种故障诊断方法的工程有效性。

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