出处
《有机氟工业》
CAS
2000年第2期1-5,共5页
Organo-Fluorine Industry
参考文献6
1 张东波,王耀南,易灵芝.粗集神经网络及其在智能信息处理领域的应用[J] .控制与决策,2005,20(2):121-126. 被引量：22
2 郝丽娜,王伟,吴光宇,王宛山.粗糙集-神经网络故障诊断方法研究[J] .东北大学学报（自然科学版）,2003,24(3):252-255. 被引量：23
3 黄金杰,李士勇,左兴权.粗糙集理论的新进展及其在智能信息处理中的应用[J] .计算机工程与应用,2003,39(9):84-87. 被引量：7
4 张文修,仇国芳.基于粗糙集的不确定决策[M]清华大学出版社,2005.
5 (美)蒋浩天(L.H.Chiang)等著,段建民.工业系统的故障检测与诊断[M]机械工业出版社,2003.
6 Zdzis?aw Pawlak. Rough sets[J] 1982,International Journal of Computer & Information Sciences(5):341～356
二级参考文献16
1 梅晓丹,孙圣和.粗神经网络的禁止搜索训练算法研究[J] .电子学报,2001,29(z1):1908-1911. 被引量：4
2 Forcellese A, Gabriealli F, Ruffini R. Effect of the training set size on springback control by neural network in an air bending process[J]. Journal of Material Processing Technology, 1998,80-81(4):493-500.
3 Pawlak Z . Rough sets[J]. Communications of ACM, 1995,38(11):89-95.
4 Pawlak Z. Rough sets theory and its application to data analysis[J]. Cybernetics and Systems, 1998,29(9):661-668.
5 Chan C C. A rough set approach to attribute generalization in data mining[J]. Journal of Information Science, 1998,107(2):169-176.
6 Slowinski R .Rough set reasoning about uncertain data[J]. Fundamenta Informaticae, 1996,27(2,3):229-243.
7 Ryszard N. Evaluation of vibroacoustic diagnostic symptoms by means of the rough sets theory[J]. Computers in Industry, 1992,20(2):141-152.
8 SAS Institute Inc. SAS system for mixed models[M]. North Carolina: SAS Institute Inc, 1996.
9 师汉民,陈吉红,阎兴,王平江.人工神经网络及其在机械工程领域中的应用[J] .中国机械工程,1997,8(2):5-10. 被引量：51
10 陈遵德.Rough Set身经网络智能系统及其应用[J] .模式识别与人工智能,1999,12(1):1-5. 被引量：29
共引文献47
1 巴德纯,王庆,王晓冬.RH-KTB大型真空冶金系统智能故障诊断[J] .真空科学与技术学报,2005,25(z1):12-15.
2 赵洪国,王英健,王善侠.基于粗糙集神经网络和信息融合的故障诊断[J] .微机发展,2005,15(1):54-57.
3 王庆,巴德纯,王晓冬.智能故障诊断的粗糙决策模型[J] .东北大学学报（自然科学版）,2005,26(1):80-83. 被引量：8
4 关注“全国民办高校毕业生就业调查”活动 谁是竞争的强者?[J] .中国大学生就业,2005(1):63-64.
5 李冰清,冯秀芳,李祝平.一种故障诊断方法的改进[J] .太原理工大学学报,2005,36(2):207-210.
6 张建勋,纪纲,曾庆森.粗糙集-神经网络计算机网络故障诊断方法研究[J] .现代机械,2005(3):48-50. 被引量：1
7 普运伟,楼静,金炜东.粗糙集的对偶特性[J] .信息技术,2006,30(2):17-19.
8 万鹏飞,杨明.通信侦察信息处理中的软计算方法[J] .兵工自动化,2006,25(5):51-52.
9 潘丰,杨赛楠,张本法.模糊粗糙强耦合神经网络在TEP故障诊断中的应用[J] .江南大学学报（自然科学版）,2006,5(4):399-402. 被引量：1
10 叶清,吴晓平,宋业新.基于D-S证据理论和AHP的故障诊断方法研究[J] .海军工程大学学报,2006,18(4):12-17. 被引量：6
同被引文献6
1 吴斌.国产高压SF6断路器[J].高压开关行业通讯,2001,(9):46-46.
2 赵如福．金属切削手册(第三版)[M]．上海：上海科学技术出版社，2000．
3 孟庆龙．电器制造工艺学[M]．北京：机械工业出版社，1990．
4 贾继钧,赵长征,曹广斌.SF_6断路器喷口烧蚀性能的试验研究[J] .高压电器,1991,27(3):9-13. 被引量：7
5 李仰平,张建宏,彭宗仁,刘泽响,李子叶.高压断路器喷口材料的试验研究[J] .高压电器,2002,38(4):19-21. 被引量：15
6 许洪春,陈琬琦.灭弧室喷口的材料选用及装配方法的探讨[J] .高压电器,2003,39(2):63-65. 被引量：6
二级引证文献4
1 阳少军,石延辉,夏谷林.一起±800kV换流站投切交流滤波器用断路器故障原因分析[J] .电力建设,2015,36(9):129-134. 被引量：15
2 李继承,田浩,林生军,袁端鹏,郝留成.灭弧喷口致密度的超声检测[J] .无损检测,2017,39(3):55-59. 被引量：2
3 李宏楼,张帆,孙龙勇,王向克,刘力,姚灿江,孟岩,晋涛,徐刚,王福亚,师丽芳,袁攀科,贾月,佟志鹏,陈午阳.550 kV柱式断路器合闸电阻可靠性改进[J] .高压电器,2021,57(1):157-164. 被引量：3
4 姚灿江,徐刚,孙龙勇,刘英英,李宇鹏,佟志鹏,杨光,李森然,高炳灿,芦珂,苑大凯,郭润国,张振清.选相合闸断路器机械稳定性研究与设计[J] .高压电器,2022,58(11):167-175. 被引量：6
1 胡宝林.SF_6断路器喷口材料的填加物[J] .高压电器,1993,29(1):54-54.
2 焦彦俊,邢照亮,李卫国,张翀.断路器喷口材料PTFE研究现状及发展方向[J] .绝缘材料,2016,49(1):7-10. 被引量：11
3 李仰平,张建宏,彭宗仁,刘泽响,李子叶.高压断路器喷口材料的试验研究[J] .高压电器,2002,38(4):19-21. 被引量：15
4 赵训君.纳米改性喷口材料PTFE耐烧蚀性能的研究[J] .绝缘材料,2016,49(10):60-64. 被引量：2
5 许杨,陈小军,李锋锋,郝跃东,欧阳震,苏丰,刘斯佳,刘娇.550kV断路器典型故障分析[J] .高压电器,2013,49(12):80-87. 被引量：27
6 袁端鹏,罗军,林生军,郭煜敬,田浩.基于BN填料的高压开关用灭弧喷口材料性能研究[J] .绝缘材料,2017,50(3):32-36. 被引量：8
7 李卫国,焦彦俊.大容量断路器喷口材料烧蚀性能的试验研究[J] .绝缘材料,2016,49(3):64-67. 被引量：7
8 邢照亮,焦彦俊,张翀,陈敏,李卫国,陈新.断路器喷口材料PTFE耐烧蚀性能的研究[J] .高压电器,2017,53(2):154-158. 被引量：6
9 罗军,袁端鹏,韩丽娟.成型工艺对高压断路器用喷口性能的影响研究[J] .河南科技,2015,34(21):55-56. 被引量：1
10 张俊民.喷口电弧与喷口材料蒸气相互作用的数学模型[J] .中国电机工程学报,2004,24(7):206-209. 被引量：20
