一种航空发动机连续数据的粗糙集离散化方法

针对传统粗糙集属性离散化方法存在离散化区间会破坏数据实际含义的问题,结合连续属性的领域知识,提出了一种基于信息熵的粗糙集属性离散化方法。利用航空发动机的滑油光谱分析数据对其进行了验证,结果表明其能够在保持决策表相容关系的前提下,获得具有较好实际意义的离散化区间。     

基于全知熵的模式集成不确定性度量模型

不确定性是模式集成的一个固有性质,不确定性度量对模式集成具有重大影响。本文提出一种度量模型,在该模型中模式对象及其属性清洗模块使该模型免受规模影响。根据模式集成多属性分阶段决策的特点,本文基于粗糙集理论的全知熵不确定率进行各阶段的不确定性度量,并把过程模型的不确定性度量引入到总体不确定性的度量中,最后给出了合成多不确定率的方法。实例分析证实所设计模型是可行、有效的。     

基于小波变换与粗糙集的雷达目标识别方法

雷达目标识别是防空武器系统雷达信息处理的一个关键环节.在小波变换与粗糙集基础上提出一种雷达目标识别方法.小波变换能够提高了时--频分频率;粗糙集理论是一种新型的处理不确定性知识的数学工具.利用小波变换对目标原始信息进行分解,得到目标的能量特征向量;通过粗糙集简化关系表,删去冗余信息,用逻辑推理算法表示判别规则.应用小波变换与粗糙集能够满足利用不精确信息进行目标识别的需要.     

航空发动机性能参数约简方法研究

对航空发动机进行性能参数约简以提取关键参数,是提高故障识别准确率和可靠度的必要条件,为此提出两种性能参数约简算法.基于灰色聚类算法的参数约简,首先计算参数间的灰色关联度,然后选取聚类中心进行聚类以提取特征参数.基于模糊粗糙集的参数约简,首先利用模糊聚类算法对连续数据进行离散化处理,然后用粗糙集理论进行参数约简.用某型航空发动机实际监测数据进行验证,结果表明:两种方法约简结果一致,以此约简结果进行故障诊断可提高诊断率,缩减运算时间.     

基于粗集理论和遗传算法的知识获取方法研究

知识获取是故障诊断专家系统得以广泛应用的“瓶颈”问题，本文提出了一种基于粗糙集理论和遗传算法的知识获取的新方法，在一定程度上解决了这一问题。首先利用粗糙集理论从数据信息中直接推导出诊断规则，然后利用遗传算法对这些规则进行学习。最后以卫星电源分系统故障模拟实验台产生的数据为例，证明该方法能够有效的获取知识，为解决知识获取难的问题提供了一条新思路。     

测量粗糙集中模糊性的一种新方法

针对粗糙集中存在的模糊性问题，提出了一种利用模糊熵测量其模糊性的方法。中给出了一种新的模糊熵，提出了基于等价关系下粗糙集模糊熵的计算公式及等效表示方法，证明了这种模糊熵的性质。并将基于等价关系的粗糙集的模糊熵拓展到基于一般二元关系下粗糙集的广义模糊熵，给出了广义模糊熵的计算公式及等效表示形式。最后以一个例子说明粗糙集中模糊熵的具体求解方法。从例子可以看出，本提出的模糊熵可以方便、有效地测量出粗糙集中的模糊性。     

基于粗支持向量机的飞机机体研制费用预测

分析粗糙集理论方法和支持向量机方法的优势和互补性后,探讨粗糙集与支持向量机的结合方法,提出一种基于粗糙集数据预处理的支持向量机预测系统。将该系统用于飞机机体的研制费用预测中,与其它方法相比得到较高的预测精度。     

不完备系统中的变精度多粒度粗糙集

以不完备信息系统为研究对象,将变精度粗糙集方法与多粒度粗糙集方法进行融合,构建了基于容差关系的可变精度乐观和悲观多粒度粗糙集模型.这两种可变精度多粒度粗糙集模型都是基于容差关系的可变精度粗糙集与多粒度粗糙集的拓展形式.对可变精度多粒度粗糙集的基本性质进行了讨论,为采用粗糙集方法处理不完备信息系统提供了新的技术手段.     

光纤智能结构的传感网络敏感区域探测

实用的传感网络控制决策以及相应的控制系统保证了智能结构的使用可靠性,而传感网络敏感区域的确定影响到传感网络信号的有效性和传感网络覆盖位置的正确性.本文利用了与光纤智能结构匹配性较好的粗糙集理论粒度计算方法,对光纤智能结构的传感器网络敏感区域进行探测.在研究了机翼盒段光纤智能夹层传感网络后,得出了敏感区域分布和传感网络的覆盖位置,经过分析认为,此法可对光纤智能结构传感网络敏感区域进行探测并可以简省传感网络信号.     

一种区间属性值离散化的新方法

粗糙集理论作为一种新的处理含糊和不确定性问题的数学工具,已成为国际学术界的一个前沿的研究领域.传统的粗糙集理论只能对数据库中的离散属性进行处理,因此,连续属性值的离散化问题不容忽视.已有的离散化方法主要是针对固定点上的连续属性值的,实际应用中大量存在着连续区间属性值的情况.文中针对这一问题,提出了一种连续区间属性值离散化的新方法,并利用辐射源信号进行了仿真试验.结果表明,该方法能有效离散区间属性,从而拓展了粗糙集理论的应用范围.