通过分析粗糙集理论与信息融合技术之间的关系，得出了粗糙集理论和信息融合作为两种推理过程，在建立对象模型（模式）和利用模型（模式）来甄别对象方面可以起到互补的作用。
一、信息融合技术在故障诊断中存在的问题。（1）很多现存的信息融合诊断方法需要了解对象的一些先验知识。（2）信息融合的范围扩大了。（3）待融合数据往往是不准确或者不完整的。例如由于干扰、传感器精度等客观原因，收集到的信息可能包括不相容甚至矛盾的数据。
二、粗糙集理论与信息融合技术的关系分析。（1）知识的输入：粗糙集理论的输入是任何关于对象的真实数据，信息融合的输入是来自多个传感器或者数据源的数据。（2）粗糙集理论和信息融合是两种产生知识的过程，即从原始数据中发现和总结知识，是归纳的过程；信息融合是利用已有的知识、经验来处理未知世界得到的不同领域的数据，是个演绎的过程。（3）知识获取的目的：粗糙集知识获取的目的是发现模式以及发现代表未知模式的新对象和实例；信息融合知识获取的目的是对符合某一模式的单独对象或实例做出甄别，或者从大量数据中对已知的对象或实例的类别、状态做出判别。（4）知识的输出：粗糙集输出的是描述对象或实例关系或行为的模型；信息融合的输出是利用模型对实例做出的分类和判断。
三、基于粗糙集理论的故障融合诊断框架。从粗糙集理论与信息融合的关系可以看出，将粗糙集理论应用到故障融合诊断中，不仅可以克服信息融合中存在的一些问题，而且可以较好地弥补当前技术在信息融合应用中的缺陷。如图描述了故障诊断中基于粗糙集的融合诊断过程。
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