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。     

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.     

航空液压泵柱塞游隙增大故障诊断

柱塞游隙增大是航空液压泵典型的渐进性故障之一,其故障特征模糊,样本有限,故障数据充满噪声,对其进行精确的故障诊断十分困难,因此提出了一种基于简约支持向量机的故障诊断方法.利用粗糙集对故障特征变量进行简约,去除冗余信息,在保证分类质量不变的前提下寻求覆盖系统故障特征的最小属性集合;将简约后的数据样本用来训练支持向量机进行故障分类.使用训练完成后的简约支持向量机进行故障诊断的实验结果表明,此种诊断方法适合于航空液压泵柱塞游隙增大的高精度故障诊断.     

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。     

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.     

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。     

基于可变精度粗糙集与D-S证据理论的C4IKSR系统效能评估

为有效地对C4IKSR系统的效能进行评估,建立了C4IKSR系统效能评估指标体系。用粗糙集约简的思想减少了系统巾冗余的属性,获得了规则和可变精度的下近似集。提出了一种基于D—S证据理论的C4IKSR系统效能评估模型,利用可变精度的下近似集的计算结果给出基本概率赋值,进行了多信息表的数据融合。结果表明能够对C4IKSR系统效能进行有效地评估。     

快速成形制造质量研究

针对快速成形设备成形质量不高的问题，利用STL快速成型设备进行试验。进行了相应的实验设计，运用粗糙集理论对实验数据进行处理，得到了对快速成型制造质量有影响的各因素的显著性，并得到了改进加工质量的参数组合，详细阐述了该方法的原理及运用该方法进行分析的步骤。     

基于RS-CRITIC的空战目标威胁评估

针对不确定信息下的空战目标威胁评估问题,提出了一种基于粗糙集（RS）理论和指标重要性相关（CRITIC）法的目标威胁评估模型。首先,通过CRITIC法确定准确信息下的目标威胁值,利用数据挖掘（MD）启发式算法求解最佳分割集合,将目标威胁值离散化处理后替代粗糙集决策信息系统中的决策属性。其次,基于构建的完备粗糙集决策信息系统,通过决策矩阵实现属性约简和目标威胁评估最小决策规则提取。最后,将规则应用于不确定信息下的目标威胁评估。仿真结果表明:所提模型能够实现信息缺失下的目标威胁评估,减少了主观因素和先验知识的影响,扩展了粗糙集理论应用范围。