岳生吉，王焕民，牛彩云

（1. 兰州交通大学机电技术研究所，兰州730070；2. 兰州大学第一医院信息中心，兰州 730000 ）

当前，我国的机车故障诊断技术相当程度上依赖于“计划修”，而机车设计日趋复杂导致机车故障复杂多样，从而加大了机车检修的困难。为有效实现机车“状态修”，需要对实时获取的故障数据进行必要的数据挖掘[1]。对此，粗糙集是一种行之有效的方法，其主要思想就是在所提供的不确定、不精确、不完整的数据保持分类能力不变的前提下，进行知识约简，获得易于处理、鲁棒性强的决策方案。依据粗糙集理论提出的大型复杂机车电器故障诊断维修方案，具有很好的应用前景。

1 粗糙集理论

1.1 粗糙集理论的发展

粗糙集理论是由波兰数学家Z.Pawlak于1982年首次提出的一种用于数据分析的理论[2]，是研究不精确、不确定性知识的工具。近些年来，随着研究工作的不断深入，粗糙集理论得到了迅速的发展，已经广泛应用于数据决策与分析、模式识别、机器学习、知识获取和发现、故障诊断、专家系统等多个领域。

1.2 粗糙集理论基础

粗糙集理论引入了两个重要的概念[3~4]：“约简”（reduct）和“核”（core）。“约简”即为不含多于属性并保证分类正确的最小条件属性集，一个决策表可能含有多个约简；“核”为约简的交集，是所有在条件属性中对决策属性起重要作用、不可省略的属性组成的集合。

设R是一个等价关系族，r∈R，如果ind(R)=ind(R－{r})，则称r为R中不必要的；否则称r为R中必要的。如果任一r∈R都为R中必要的，则等价关系族R是独立的；……