基于神经网络的飞机极限数据专家系统

利用神经网络专家系统的方法时飞机飞行参数的极限允许值进行计算，可以使推理过程变得简洁、清晰，避免了常规方法在软件实现上的诸多缺点。同时，本文采用一种模糊规则方法对神经网络专家系统的推理行为进行描述，使得神经网络专家系统能够回答有关why和how的询问。以最大允许马赫数的计算为例，本文设计了用于该参数推理的神经网络专家系统．并给出了简单算例。     

偏好多属性决策表概率决策的扩展粗糙集方法

通过用优势关系代替不可分辨关系,并设定置信阈值α,提出了一种可以从偏好多属性决策表中发现偏好概率规则集的扩展粗糙集模型。该方法可以处理偏好多属性决策表中可能的不相容性,获取由偏好对象组成的偏好概率决策规则,设计了相应的算法。研究结果表明：由该方法获取的最小偏好概率规则集,使用的务件数量较少,且导出规则的数量较少、较强。     

基于模糊指数融合和正交基分解的发动机性能监控

针对发动机性能监控过程中出现的单参数监控信息量不足和多参数容易矛盾的情况,提出一种发动机性能监控模糊指数融合方法。该方法基于滑动窗口参数均值和熵,采取有效的信息融合技术,建立表征发动机性能的模糊融合指数。利用神经网络方法,依据已确定的模糊融合规则推导出剩余决策规则。实例表明,模糊融合指数能很好地跟踪发动机性能缓慢衰退和突变两种情况。用正交基分解的方法对模糊指数进行重构预测,与线性拟合和二次拟合相结合的方法相比,其预测精度更高,能准确预测发动机的性能变化。     

激波管中生物体的荷载机制和过程及效应研究

本文介绍了国内外利用激波管对生物冲击伤的实验研究进展。通过空中爆炸产生的激波对生物的荷载机制分析,选用62只成年雄性杂种狗,采用 BST-I 型生物激波管产兆的激波作为政伤源,实验研究了对暴露于规则反射区和马赫反射区中的动物造成冲击伤的特征和分布规律及荷载过程。结果表明:1.在相同入射超压值148.3±18.5kPa条件下,两个区域中造成动物的伤情相差3～4级;2.两个区域中造成动物各脏器损伤的分布规律显著地不同;3.两个区域中机体的荷裁机制和过程不同;4.在规则反射区中,狗体表不同部位的荷载有显著的差异。文中的一些结果能提供冲击伤、工程效应、激波管气动力和结构设计作为进一步研究的参考。     

一种基于粗糙集理论的粗糙神经网络构造方法

提出在BP神经网络中使用粗糙集理论网络的设计，由于粗糙集理论有强大的数值分析能力,而BP神经网络具有准确的逼近收敛能力和较高的精度，所以通过两者的结合，可以得到一种可理解性好，计算简单，收敛速度快的神经网络模型，这种神经网络的算法的主要过程为：首先利用粗糙集能力去发现给定数据集的一些规则，然后根据这些规则构造神经网络稳含层的神经元个数，最后用BP算法迭代求了网络的各种参数，完成网络的设计，本文最后给出了一个三维非线性函数的实例进一步验证了网络的正确性。     

遗传算法在飞行冲突解脱中的应用

随着空中交通流量的增加，我国的空中交通系统面临着越来越严重的航线拥挤，飞行冲突变得日益严重。自由飞行是解决这一问题的有效方法，即允许飞行员选择最合适自己的飞行航线和飞行速度，其优势显而易见，但同时增加了管制员管制监控的难度 ，基于遗传算法的自由飞理论能有效地解决这一问题。本文论述了该方法在飞行冲突解脱中的应用。     

基于飞参数据的可靠性时间信息采集方法研究

对试飞阶段5种可靠性时间信息采集方法进行了比较分析,通过比较得出,飞参数据发掘是可靠性时间信息采集的主要发展方向。在基于飞参数据的可靠性时间信息采集方法中,可靠性时间特征参数选取和关联规则的制定是关键技术,对于数据的准确性起到决定性作用。基于某型飞机,给出了基于飞参数据的可靠性时间信息采集流程和数据处理软件,证明了基于飞参数据的可靠性时间信息采集方法在型号评估中的可行性。     

包过滤防火墙在仿真平台中的研究与实现

网络安全仿真是进行网络安全研究的重要手段,而防火墙的仿真是该手段的必要组成部分.本文重点研究防火墙仿真技术,对防火墙规则进行了形式化描述,并给出包过滤过程的自动机设计,基于此,在GTNetS仿真平台中实现了一个包过滤防火墙,并使用适当的测试用例验证了其正确性.     

模糊诊断规则自学习中规则条件优选技术研究

规则条件优选技术是模糊诊断规则自学习方法的重要环节之一.针对条件优选问题,提出了一种基于面积计算的模糊贴近度函数,并采用该函数对各规则条件的可区分程度做出评估,然后根据得到的评估矩阵设计了规则条件和测点的优选算法.仿真证明,通过条件优选可以大量减少规则中条件的数量,减少了规则学习的计算量,提高了学习的效率;同时,所研究的测点优选技术还可为自动测试程序的设计提供参考.      

基于多最小支持度的加权关联规则挖掘算法

针对交易数据库中数据项重要性不同的现象,提出了新的加权关联规则模型,并基于该模型设计了一个基于多最小支持度的加权关联规则挖掘新算法,允许用户设定多个最小支持度,为数据项设置不同的权重,从而解决数据项的重要性各不相同且出现频率不均匀的问题,发现更多有趣的规则.理论证明了相关性质,并实验验证了算法的有效性.