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针对基于智能优化算法的属性约简方法存在的问题,在扩张矩阵概念的基础上,将属性约简问题转化为几何路径寻优问题,通过改进最大-最小蚂蚁系统(MMAS)算法,提出了一种基于蚁群优化的粗糙集属性约简方法,给出了相关参数的定义和详细算法流程,在UCI数据集上测试了该算法,结果表明了算法的有效性. 相似文献
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针对已获得的航电装备测试数据中存径不完备数据的问题,在分析不完备决策表和差别矩阵属性约简的基础上,给出了一种在航电装备故障诊断中基于不完备数据获取最优诊断规则的模型,并在某型超短波抗干扰机载通信电台中应用验证,结果表明其有效性,从而为提高部队航空装备的可靠性和维修性提供了一条途径。 相似文献
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粒子群优化的粗糙集-神经网络在航空发动机故障诊断中的应用 总被引:2,自引:0,他引:2
提出了一种基于粒子群优化算法的邻域粗糙集-神经网络的发动机智能故障诊断方法,首先利用基于邻域粗糙集模型的属性约简方法对样本数据进行属性约简,然后采用粒子群优化算法替代传统BP算法来训练神经网络的权值和阈值,再用训练好的神经网络对航空发动机气路故障进行诊断.仿真结果表明:该方法降低了神经网络结构的复杂性,减少了网络训练时间,提高了诊断精度. 相似文献
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针对航空发动机状态监测数据的模糊性和随机性,结合贝叶斯粗糙集和D-S证据理论,提出一种改进信息融合的状态评估方法。首先对样本数据进行离散化处理,通过基于区分矩阵的属性约简算法对影响发动机性能的特征参数进行提取,生成最佳决策表。然后根据置信增益函数重新定义了贝叶斯粗糙集,利用贝叶斯粗糙集的支持度和置信增益函数作为证据的支持程度,得到各准则下的证据基本信任分配。最后利用证据合成法则对多个证据进行合成,得到评估结果。通过实例计算,验证了改进方法应用在航空器发动机状态评估中的有效性以及在处理不完备信息问题时的优越性。 相似文献
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基于粗糙集理论的编队协同空战决策规则提取 总被引:10,自引:0,他引:10
为了对空战过程中大量的冗余信息进行约简,以提高空战决策的实时性,将粗糙集理论引入到编队协同空战战术决策研究中,提出了一种用于提取空战关键信息和战术决策规则的属性约简算法。并将单一决策属性下的属性值约简方法推广,讨论了更适于编队作战分析的多决策属性下的属性值约简问题。最后,通过一个编队空战战术选择示例对该算法进行了验证,结果表明:空战的冗余信息是可以约简的;此算法可提取出对空战起主要作用的属性,即雷达/中距弹信息;并且在保证空战关键分类结果不变的情况下,可生成用于战术决策的最小简化策略,所提取的决策规则与编队空战的实际相符合。 相似文献
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应用面向对象技术的设计思想提出了分类特征的轴向位置码层次式信息描述法。在此基础上,对特征进一步分析,总结出特征的绘图属性集,提出了基于特征的工序图设计方法 相似文献
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给出了一种基于条件熵的算法,并应用于弹载电子设备故障诊断中。结果表明,诊断结果准确可靠,且弥补了差别矩阵算法和差别函数算法的不足。 相似文献