[1] 周东华，李刚，李元.数据驱动的工业过程故障诊断技术[M].北京：科学出版社，2011.

[2] Z.Pawlak.Rough Sets[J].International Journal of Information and Computer Science,1982,11(5):341-356.

[3] 张利，卢秀颖，吴华玉，郝胜智.基于粗糙集的启发式值约简的改进算法[J] 仪器仪表学报，2009，30（1）：82-85.

[4] 陈果.基于遗传算法的决策表连续属性离散化方法[J].仪器仪表学报，2007，28（9）：1700-1705.

[5] 颜艳，杨慧中.基于容差关系的粗糙集理论及其应用研究[J].仪器仪表学报，2008，29（7）：1522-1525.

[6] 王国胤，姚一豫，于洪.粗糙集理论与应用研究综述[J].计算机学报，2009，32（7）：1229-1246.

[7] J.Richard,Q.Shen.Semantics-Preserving Dimensionality Reduction[J].Rough and Fuzzy-Rough-Based Approaches.IEEE Trans.On knowledge and data engineering,2004,16(12).

[8] 丁卫平，王建东，管致锦.基于量子蛙跳协调进化的粗糙属性快速约简[J].电子学报，2011，11（39）：2597-2603.

[9] 孙娓娓，王春生，姚云飞.基于自适应遗传算法的粗糙集属性约简算法[J].计算机工程与应用，2011，33（47）：49-51.

[10] 魏海坤，徐嗣鑫，宋文忠.神经网络的泛化理论和泛化方法[J].自动化学报，2001-27（6）：806-813.

[11] 张德丰.MATLAB神经网络应用设计[M].北京：机械工业出版社，2009.

[12] 黄江华.人工神经网络在数据挖掘中的应用[D].湖南：湖南师范大学，2006.

[13] 温洲，邵晓巍，垄德仁.基于BP神经网络的人脸识别后续分类算法[J].计算机应用，2011，A02（31）：133-136.

[14] 阎平凡，张长水.人工神经网络拟进化计算[M].北京：清华大学出版社，2006，105-106，549-599.

[15] 杨静，毛宗源.基于 PCA 和神经网络的识别方法研究[J].计算机工程与应用，2007，43（25）：246-248.

[16] 谢志勇.基于DSP和BP神经网络的旋转机械在线健康状态诊断系统[J].仪表技术与传感器，2011，3：64-66.

[17] 张清河，邓小炼.BCGs-FFT结合BP神经网络反演金属介质符合主题目标参数[J].电子学报，2010，5（38）：1217-1220.

[18] 王立威.人工神经网络隐层神经元数的确定[M].重庆：重庆大学出版社，2012.

[19] I A Basheer,M Hajmeer.Artificial neural networks:fundamentals,computing,design and application[J].Journal of Microbiological Methods,2000,43(2000):3-31.

[20] Sietsma J,Dow R J F.Creating artificial neural networks that generalize[J].Neural Networks,1991,4(1):67-69.

[21] Murata J.A structure designing method for feedforward and recurrent neural networks based on a net significance measure[M].Proc.of 4th IEE Int.Conf.on ANN,1995,358-363.

[22] X.W.Jian,D.Yang.UPNT:Uniform Projection and Neighbourhood Thresholding method for motif discorvery[J].International Journal of Bioinformatics Research and Applications,2008,4(1):96-106.

[23] D.Matthieu,V.H.Jacques.Info-gibbs:a motif discovery algorithm that directly optimizes information content during sampling[J].Journal of Bioinformatics,2009,25(20):2715-2722.

[24] 邓卫强，王跃钢，杨颖涛.基于灰色关联度准则的TVARMA模型参数估计方法[J].计算机应用研究，2010，11：4101-4104.

[25] 刘双印，徐龙琴.基于改进覆盖算法和灰色关联度的案例检索[J].计算机工程，2011，13（37）：169-171.

[26] 王丽.基于模糊粗糙集的两种属性约简算法[J].计算机应用，2006，26（3）：635-637.

[27] 周伟，桂林，周林，张家祥等.MATLAB小波分析高级技术[M].西安：西安电子工业出版社，2006.

[28] 侯海云.大型回转机械健康状态诊断的现状和发展趋势[J].建设机械技术与管理，2006，4：98-101.

[29] 朱春梅，徐小力，张建民.基于混沌分形的旋转机械健康状态诊断方法研究[J].煤矿机械，2006，6：1101-1102.

[30] 杨国安，王泽栋.基于改进希尔伯特-黄的泵阀健康状态诊断新方法[J].北京化工大学学报.2008，4：98-101.

[31] 毛炜，金荣洪，耿军平等.一种基于改进Hilbert—Huang变换的非平稳信号时频分析法及其应用.上海交通大学学报.2006，40（5）：78-81.

[32] 侯敬宏，黄树红，申俊等.基于小波分析的旋转机械振动信号定量特征研究[J].机械工程学报，2004，40（1）：92-95.

[33] 屈梁生，刘雄，陈岳东.全息谱原理和应用.设备管理与维修，第8期，1991.

[34] 顾家柳.旋转机械健康状态诊断技术展望.第二届全国机械设备健康状态诊断学术会议论文集.北戴河，1988，PP 45-51.

[35] 白木万博等（日）.旋转机械振动的安全监测装置，风机技术，第三期，1984，PP 56-63.

[36] 黄文虎等.利用微计算机的机组振动监测和健康状态诊断系统 MMMD-1 概要.Proc of CSMT 86 中国沈阳，1988，6.

[37] Li Zhang,jiaqiang Zhao.Study of a New Improved PSO-BP Neural Network Algotithm[J].Journal of Harbin Institute of Technology(New Series),2013,20(5):99-105.

[38] Xu Li,A'nan Zheng,Xunan Zhang,Chenchen Li,Li Zhang.Rolling element bearing fault detection using support vector machine with improved ant colony optimization[J].Measurement,2013,46(5):2726-2734.

[39] Zhang Li,Tian Li,Ji Han Feng,Chen Dan.Bearing health degree evaluation based on probabilistic neural network[J].International Journal of Advancements in Computing Technology,2013,5(9):584-596.

[40] Li Zhang,Xuezhi Wang,Yanze Liu.Rolling element bearing fault detection based on Pulse wavelet energy spectrum analysis[J].Journal of Information and Computational Science,2013,10(11):3549-3559.

[41] Zhaohong Bing,Li Zhang,Liyong Zhang,Beilei Wang.The particle swarm and fuzzy c-means hybrid method for incomplete data clustering[J].ICIC Express Letters,2013,7(8):2437-2441. gk6OXGI3gsQ/a2VNa8eZRYRSZ6aYIZIZdKGw0soTlqWX1YeDSu/6zM3vyon8oNaB