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航空电子系统在作战中起着至关重要的作用,航空电子系统的作战效能评估是一个复杂问题。分析了航空电子作战效能的影响因素,建立了相应的指标体系,研究了基于粗糙集理论和层次分析法(AHP)的指标权重确定方法。应用综合评价等级和对作战效能评价结果的对应关系确定航空电子系统作战效能。模型的建立考虑了先验知识的运用,实现定性与定量相结合,简便直观,对某型飞机航空电子系统作战效能评估效果良好。从而为航空电子系统作战效能评估提供了一种新的评价方法。 相似文献
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基于粗糙集理论的飞机供电系统诊断规则提取 总被引:1,自引:0,他引:1
为有效解决飞机供电系统故障诊断专家系统在知识获取方面的“瓶颈”,在对某型号飞机供电系统进行故障模式分析的基础上,利用粗糙集理论不需要提供待求解问题所需处理的数据集合之外的任何先验信息的特点,提出了一种诊断规则的自动获取方法。在运用粗糙集理论对故障样本集进行属性约简和值约简的过程中,针对“不确定测量状态”提出了改进的约简规则。通过在交流一次配电子系统上的验证分析表明,该方法具有较强的容错能力,可有效地约简知识,自动获取规则,且规则具有正确的逻辑意义。该方法为飞机供电系统故障诊断专家系统由理论验证向实际应用的转化提供了可行性。 相似文献
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结合BP神经网络对飞航导弹备件进行消耗预测,提出了基于粗糙集和BP神经网络的预测法。该方法充分发挥了粗糙集在处理冗余数据上的优势,提高了预测速度和有效性。 相似文献
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基于粗糙集属性约简和支持向量机的变压器故障诊断 总被引:1,自引:1,他引:0
孟宏鹏徐海燕宋遐淦 《南京航空航天大学学报》2017,49(4):504-510
针对油浸式变压器的故障诊断问题,提出一种利用差异化的粗糙集属性约简与有向无环图-支持向量机(DAG-SVM)相结合的方法实现变压器故障类型的快速诊断。该方法首先通过油浸液中溶解气体量的历史数据及其对应的故障类型建立原始故障决策表;然后利用等频率间隔划分法对条件属性数据作离散化处理,利用差分矩阵对决策表信息进行差异化属性约简,建立每两类故障间的诊断规则,消除对决策结果区分度较低的冗余属性;最后根据约简属性的对应数据作为特征向量输入,构建有向无环图-支持向量机多分类诊断网络,进而实现对故障类型的判断。仿真实例表明,该方法在系统检测中提高了故障诊断的准确率。 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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飞机发动机故障诊断需要厂家提供的诊断知识和不断积累的专家实践经验,具有不完备性。基于粗糙集理论,研究了一种从不完备诊断信息中获取诊断知识的方法。该方法将厂家提供的飞机发动机故障诊断知识和专家实践经验形成统一的诊断信息表,利用粗糙集的知识约简方法处理,获得一致的诊断规则,为飞机数字化维修技术的实现提供了保障。实例分析结果验证了所提出方法的有效性和优越性. 相似文献