基于灰色关联模糊聚类算法优化飞机排故方法

采用灰色关联与模糊聚类原理，建立一种灰色关联的模糊聚类算法，应用该算法可直接对飞机维修经验中的多种排故方法．依排除故障的可能性进行排序，并根据排序结果时排故方法进行相似聚类，从而将排故经验与多因素决策算法进行有效综合．较好地解决了民航飞机故障诊断专家系统中多种故障原因的优化选择问题，并可直接给出排故方法的选择指导，提高专家系统的指导水平和飞机排故效率。文中对算法原理进行了详细介绍，并给出算法实例。     

一种基于模糊聚类的组合BP神经网络数据挖掘方法

介绍了一种基于模糊聚类的组合BP神经网络的数据挖掘方法，并给出了该方法的模型和启发式BP改进算法Heuristicbp。且将其应用于数学函数值预测中，取得了学习时间短和预测精度高的效果，证明该方法是有效的，具有较高的实际应用性。     

基于模糊ISODATA*的关联规则聚类算法

在对模糊ISODATA算法分析的基础上,提出了一种适用于关联规则聚类ISODATA^*算法。本文首先分析了距离聚类的不足,然后结合关联规则的表示形式,提出了基于属性权重实现规则聚类的思想,并给出了相应的实现算法。最后采用国际上的UCI数据库进行了实验。实验表明该算法能有效地对关联规则进行聚类。     

联合模糊c-均值聚类模型

提出一种新的结合了模糊c-均值聚类（FCM）算法和可能性c-均值聚类（PCM）算法优点的联合模糊c-均值聚类（AFCM）算法。它克服了PCM对初始值敏感、易产生一致性聚类的缺点，是PCM的扩展算法。试验表明：AFCM能同时产生隶属度和典型值，从而更好地处理噪声，避免了一致性聚类，同时提高了聚类准确性。     

复杂背景下磨粒显微图像分割

针对DMAS系统中复杂背景下磨粒图像的自动分割问题，根据磨粒图像的相关特征，充分利用领域知识，基于图像分割和边界跟踪的思想，选取了适合磨粒图像分割的最大类间方差阈值法，并结合腐蚀、膨胀等图像处理技术，实现了复杂背景下磨粒图像的有效分割和目标提取。最后算例表明了本方法的简洁有效性。本文研究将对进一步展开磨粒识别和机械设备故障诊断研究工作提供前提和依据。     

模糊推理在直升机模型辨识中的应用(英文)

直升机控制系统的设计、飞行模拟器的研制及计算机实时仿真都离不开直升机数学模型 ,但是建立可靠而且准确的直升机飞行动力学模型是十分困难的 ,而且也很难保证动力学模型计算的快速性、可靠性与实时性。本文基于模糊推理技术 ,根据飞行试验数据辨识了直升机飞行模型 ,可以在一定程度上保证所辨识模型的简单、准确与计算的实时性。为了提高模糊模型的精度 ,文中采用了一种新方法来处理矛盾规则。本文利用模糊聚类分析的方法对海量的试验样本数据进行处理 ,有效地减少了辨识模型的规则数量。最后的仿真辨识结果表明 ,辨识效果合理 ,方法可行。     

基于群智机理的集群防碰撞控制

在执行作战任务以及民用中,无人机集群由于具备高可靠性和高效费比的特点而受到广泛关注;随着城市低空空域的开放,作战环境的动态复杂性剧增,对无人机集群防碰撞提出了严峻的挑战。针对无人机集群执行任务时的编队个体之间防碰撞以及遭遇突发障碍时的集群防碰撞问题,提出了基于群智机理的集群防碰撞控制方法。通过引入力学概念,设计了集群内部吸引力、排斥力以及编队构型力的模型;通过集群个体间的信息共享以及类脑知识发育,构建了基于群信息共享和类脑反射的无人机防碰撞模型。仿真结果表明：所提集群控制方法提高了集群的集结效率,而且在遭遇突发障碍时能够规避动态障碍,再次完成编队重构;群智机理的引入缩短了无人机集群面临突发障碍时的反应时间。     

基于模型诊断技术的神经网络实现方法

针对基于模型的故障诊断流程中故障检测和故障识别两个关键问题,提出了一种基于神经网络的实现方法.首先利用BP神经网络进行参数估计,并结合系统模型进行故障检测;然后采用ART2神经网络进行数据聚类,并基于聚类结果进行系统故障识别;最后,设计实现了基于BP/ART2神经网络的故障诊断系统.基于BP神经网络的参数估计方法可以准确地估计诊断对象在不同状态下的参数,为故障检测提供有效依据;基于ART2神经网络的数据聚类不仅可以识别对象的已知故障类型,还可以识别出未知故障,对先验信息较少的系统进行故障识别更具有效性.通过永磁直流电机故障诊断案例的应用,证明方法能具有一定的工程实用性.     

基于聚类PSO算法的舰载机舰面多路径动态规划

对舰载机舰面多路径动态规划问题,提出了基于聚类粒子群(PSO,Particle Swarm Optimization)算法进行解决的方法.首先建立了舰载机舰面多路径动态规划问题数学模型;其次,在建立航母舰面环境模型、舰载机“凸壳”模型、碰撞检测模型的基础上,利用聚类PSO算法进行问题求解;最后,通过编制程序对该解决方法予以实现.仿真结果表明利用聚类PSO算法所求解的结果比较精确,且计算效率也符合实际要求.因此基于聚类PSO算法对舰载机舰面多路径动态规划问题进行求解是可行的.     

基于规范割的空间金字塔图像分类算法

对大型图像数据库进行图像分类是很困难的,空间金字塔算法针对这种问题提出,并能得到很好的分类精度,但有几点不足.针对这些不足,提出基于规范割的空间金字塔算法:使用规范割算法对特征词进行更准确的聚类;对每类训练图像计算子特征库,利用二次聚类生成总特征库,在特征字典中保留更多的稀疏类型图像特征词;用高斯模型量化未知特征生成特征直方图,并对直方图进行尺度重整,提高类间距.实验证明提出算法比原方法分类精度最多能提高4.6%.