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.     

基于Rough/SVM的飞机目标识别模型

研究了基于粗糙集（Rough）和支持向量机（SVM）的模式分类技术,结合遥感图像中军用飞机目标识别进行理论分析和试验研究。基于粗糙集和支持向量机算法的优势,设计了基于粗糙集和决策有向无环图的支持向量机模式识别分类器,并对分类的性能进行了分析研究。利用粗糙集理论中属性约简方法去除冗余属性,降低飞机特征维数,提出了使用决策...     

基于粗糙核Fisher鉴别分析的特征提取及其在发动机故障诊断中的应用

将粗糙集理论的属性约简与核Fisher鉴别分析方法结合起来,提出一种基于粗糙核Fisher鉴别分析的故障特征提取方法.首先采用粗糙集理论的属性约简删除与分类无关或关系不大的特征,降低输入特征维数,排除干扰特征的影响,减小了特征提取计算量;再采用核Fisher鉴别分析方法进一步提取非线性特征;最后将该方法应用于航空发动机滑油系统故障特征提取及故障识别中.结果表明:该方法获取的特征在提高分类正确率的同时,还有效地降低了输入特征维数,提高了分类效率,并且对分类器具有较强的适应性和鲁棒性.      

基于二元信道互信息的属性约简方法及其应用

由于知识的粗糙性和信息熵的密切关系,基于互信息的属性约简一直以来都是粗糙集研究的热点,但现有方法都不同程度地依赖于属性值的分布情况,从而影响最终约简结果.为解决此问题,从信息论的角度对属性进行细分,定义了一种新的基于二元信道互信息的属性重要度度量方法,以此为启发式信息构造新的约简算法,实验证明了该算法的有效性;将其应用于重要气象因子的提取,获得了满意的效果.     

移动机器人PT视觉监控多目标策略与实现

提出了一种多动态目标的监控模型，设计了目标监控优先级的计算方法和动态扫描队列的实现算法。并利用粗糙集理论的约简算法求得最小目标监控规则集，实现了仅利用单个PT(pan-tilt)摄像机对多个动态目标的实时监控。所进行的实际机器人动态环境实验，验证了提出方法的有效性和实用性。通过对实际和计划监控几率的比值分析说明了监控策略的合理性。     

基于粗糙集的车险潜在客户数据挖掘方法

为了从现有的CRM系统中发现潜在的车辆保险客户,提出了一种基于粗糙集理论的数据挖掘方法.利用粗糙集在知识系统中特有的分类特性,经对数据的预处理,较好地解决了样本数据中存在的属性不均衡及反向样本给数据挖掘带来的负面影响.以著名的The Insurance Company Benchmark(COIL 2000)作为测试数据集,经编程构建了数据挖掘模型,对客户社会背景和保单数据进行了综合挖掘测试.结果表明利用粗糙集理论对知识的分类能力,可以挖掘出数据集中潜在的对车辆保险感兴趣的客户,并给出样本分类的包含度.     

多传感器飞机火警探测系统研究

针对目前飞机火警预警系统虚警高的问题,提出了一种多传感器综合判断的机载火警探测系统,并利用烟雾探测器、温度传感器和火焰探测器三种传感器进行信息采集粗糙集理论进行探测信号处理,给出可靠的火警报警信号。从实验仿真结果来看,该探测系统比单一烟雾探测器的火警探测系统的火警识别准确度明显提高。     

粗糙集中连续属性离散化的一种新方法

提出一种新的间接离散化方法——超曲面法。首先给出了超曲面的定义，证明了超曲面为一个高阶的多项式，且给出了该多项式的总项数；同时证明了超曲面数与最大决策规则数之间的关系。然后提出了应用支持向量机来求取最优超曲面的方法。最后以空军低消耗器材的储存策略为例，说明了超曲面的求解过程。实例仿真结果表明，用支持向量机来求解超曲面，不仅方法简单，而且较容易寻得最优解。结果还表明，文中提出的超曲面间接离散方法能较好地区分决策表中的决策类别，从而获得更为简捷的决策规则。     

基于协调近似表示空间的航空发动机故障诊断

航空发动机故障诊断的一个主要目标即是求出具有最大分布的故障类型,协调近似表示空间为统一处理不同信息系统提供了工具,并且考虑到航空发动机故障是典型的小样本问题,因此针对航空发动机故障诊断决策信息系统,在求取其基于最大分布的协调近似表示空间的基础上,引入规则融合方法得到所有不同条件下的决策规则,并将其用于历史故障数据的分析,得到了高的识别率,从实践的角度证明了该方法的有效性以及融合所得规则的普适性.      

基于粗糙集与D—S推理的多传感器辐射源识别模型

辐射源识别已成为军事情报、监视、侦察系统中的关键问题。在战场环境中,多传感器探测到的辐射源信息呈现出不确定性、不完整性和矛盾性。本文提出了一种基于粗糙集和D—S推理的多传感器辐射源识别模型,并提出了一种新的基于分类质量的属性约简算法．仿真分析验证了该模型的有效性。