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1.
2.
粗糙集和模糊集结合在飞机故障诊断领域有巨大的发展潜力。针对当前飞机故障诊断中所存在的问题,借助C/S模式,将粗糙集和模糊集结合,提出一种新型的飞机远程故障诊断模型,并且开发出远程诊断系统框架。系统的可行性和有效性得到了飞机故障诊断实例的证实。该系统具有客户端响应快、系统效率高、诊断及时的特点,对于当前民用飞机远程故障诊断具有重要应用价值。 相似文献
3.
4.
舰船目标海天线提取方法研究 总被引:2,自引:4,他引:2
提出使用邻域平均法进行预处理以抑制背景、增强目标,进而利用改进的直线拟合法进行海天线的提取.结果表明,该方法能够有效地确定舰船目标红外图像中的海天线区域,保证了目标分割的有效性和实时性. 相似文献
5.
将粗糙集理论应用于证券分析系统,探讨了相容状况下基于粗糙集理论的数据处理方法,并给出了系统结构和融合方法。该方法以局部决策作为条件属性,融合中心采用粗集理论方法对局部决策进行处理,包括知识表达、化简,最后给出决策规则。从结果来看,采用该方法不需要先验概率,也不需要隶属函数,同时还可以去除冗余的局部决策,使系统的配置最优化、提高了系统的运行速度。 相似文献
6.
人工神经元网络(ANN)具有本质的非线性特性、并行处理能力以及自组织自学习的能力,但单独使用ANN处理问题时,往往会存在一些缺陷。文章介绍导弹驾驶仪故障智能诊断的一种新方法:首先,利用粗糙集原理约简故障特征属性数据;其次,用带动量项的批处理BP神经网络方法对故障数据进行训练并检验;最后,将故障数据处理后输入神经网络分类器,对故障实施诊断。 相似文献
7.
针对航空发动机状态监测数据的模糊性和随机性,结合贝叶斯粗糙集和D-S证据理论,提出一种改进信息融合的状态评估方法。首先对样本数据进行离散化处理,通过基于区分矩阵的属性约简算法对影响发动机性能的特征参数进行提取,生成最佳决策表。然后根据置信增益函数重新定义了贝叶斯粗糙集,利用贝叶斯粗糙集的支持度和置信增益函数作为证据的支持程度,得到各准则下的证据基本信任分配。最后利用证据合成法则对多个证据进行合成,得到评估结果。通过实例计算,验证了改进方法应用在航空器发动机状态评估中的有效性以及在处理不完备信息问题时的优越性。 相似文献
8.
9.
针对传统神经网络故障诊断过程中网络训练时间长、结构复杂以及仅能进行单值输入的缺陷,设计了一种基于粗神经网络的民用飞机故障诊断系统.将粗糙集理论应用在神经网络的前端对民用飞机故障样本数据进行约简处理,以此去除冗余属性的干扰,克服了无关样本数据对网络学习性能的影响,简化了网络结构;利用粗神经元代替传统神经元,提高了网络性能,扩展了网络的应用范围.通过对空中客车A320飞机的故障诊断试验验证了该方法的有效性. 相似文献
10.
决策为划分的覆盖决策信息系统的特征选择理论和方法日趋成熟。但在数据采集的过程中,有些数据集存在对象的决策缺失或决策不能完全确定情况,那么将决策刻画为覆盖更加合理。而决策为覆盖的覆盖决策信息系统特征选择的研究却很少见。本文讨论决策为覆盖的覆盖决策信息系统的特征选择,利用证据理论中的信任函数和似然函数给出覆盖决策信息系统约简的等价刻画,从而给出求约简的算法,并以实例说明该方法的有效性。 相似文献