基于粗糙集的群体智能文本挖掘聚类算法

介绍了在粗糙集理论和群体智能理论的基础上提出的一种优化的用于文本挖掘的蚁群聚类算法。实验证明,该算法有效地降低了文本特征向量的维数,提高了运行效率和准确性。     

指数型分布粗糙地面电磁散射的FDTD研究

用Wang-Schmugge模型计算土壤介电常数,采用指数型粗糙面模拟实际的粗糙地面,用时域有限差分方法（FDTD）研究了指数型分布粗糙地面的电磁散射特性。通过数值计算获得了不同散射角时的双站散射系数,讨论了粗糙地面均方根、相关长度、土壤湿度和入射波波长对双站散射系数的影响。数值计算结果表明：粗糙地面高度均方根、相关长度、土壤湿度和入射波长对双站散射系数的影响复杂。     

基于粗糙集的雷达辐射源信号识别

雷达信号识别是侦察系统信号处理的目的,是整个雷达对抗信号处理中的关键性环节,为解决雷达辐射源信号模式识别困难的问题,在深入研究粗糙集理论的基础上,将其同辐射源信号识别问题相结合,给出了基于粗糙集的辐射源信号识别模型。同时介绍了连续属性离散化、知识约简和规则提取的概念,给出工基于粗糙集的识别过程。实验表明该方法减少了识别的主观因素,能有效处理辐射源识别中的模糊性和不确定性,具有广阔的应用前景。     

航空发动机健康评估变精度粗糙集决策方法

针对航空发动机健康评估过程中存在的多工况、非线性和小子样问题,提出了一种基于相似性度量的发动机健康评估的变精度粗集决策方法.首先给出了变精度粗糙集中正确分类率的确定原则和方法,提取了决策规则;其次,提出了基于交叉信息熵的属性相对重要度计算方法,并给出了属性的客观权重,结合专家经验和运行工况形成了属性的综合权重;最后,提出了基于属性综合权重的加权相似性度量方法,通过比较当前对象与约简后的决策系统中所有对象的相似程度,给出决策结果,完成对发动机的健康评估.实例表明,在结合专家经验和运行环境对评估结果进行修正后,该方法对发动机的健康评估更贴近实际,方法具有一定的普适性.      

基于Rough Set 和综合评判的进场航班排序

终端区资源的高效利用对空中交通流量管理效率的提高具有重要作用,进场航班排序是终端区资源利用的关键环节,所以需要研究终端区进场航班的排序问题。利用模糊综合评判方法,考虑排序过程中的多种影响因素建立综合评判指标体系,根据粗糙集理论客观地确定各评判指标权重。利用算例对基于粗糙集理论的模糊综合评判方法进行了验证,表明方法在终端区排序问题中的可行性和有效性。     

双锋角钻头钻削碳纤维增强树脂基复合材料研究

采用双锋角钻头和普通麻花钻对T700碳纤维复合材料(CFRP)进行钻削试验,从钻削轴向力、制孔出口质量和表面粗糙度等方面分析双锋角钻头在不同加工参数下制孔特点,并与普通麻花钻进行对比。试验结果表明:与普通麻花钻对比,双锋角钻头钻削CFRP时钻削轴向力减小约20%,制孔出口质量更好,孔壁的表面粗糙度值减小,体现优异的切削性能更适合CFRP的制孔加工。     

基于优势关系粗糙集的属性约简算法

针对目前对不同信息系统下优势粗集的处理几乎都是将其划为单值完备信息系统来处理这种现象,以及基于区别矩阵和基于正域的属性约简算法是不等价的这个问题,提出了一种基于单值完备信息系统的快速属性约简算法。首先,提出了对象集约简;其次,使用基数排序思想计算;再次,结合了区别矩阵和正域约简2种算法,在大量提高算法时间复杂度的同时提高了算法的可信度;最后,采用实验验证了约简算法的实用性。     

粗糙集与神经网络在航空发动机气路故障诊断中的应用

提出了一种基于粗糙集理论和神经网络集成的发动机智能故障诊断方法,首先对测量数据进行离散处理,并运用粗糙集理论建立故障决策表,进而约简属性和提取规则,对航空发动机气路部件的几种典型故障进行隔离。然后建立神经网络故障诊断子系统,使用粗糙集处理后的数据计算出发动机气路相关部件的故障程度。最后,还验证了粗糙集神经网络故障诊断系统的抗噪性能。研究表明,该系统能够正确而且高效地诊断出发动机故障的严重程度,并具备良好的抑制噪声的能力。      

基于粗糙集理论的编队协同空战决策规则提取

为了对空战过程中大量的冗余信息进行约简，以提高空战决策的实时性，将粗糙集理论引入到编队协同空战战术决策研究中，提出了一种用于提取空战关键信息和战术决策规则的属性约简算法。并将单一决策属性下的属性值约简方法推广，讨论了更适于编队作战分析的多决策属性下的属性值约简问题。最后，通过一个编队空战战术选择示例对该算法进行了验证，结果表明：空战的冗余信息是可以约简的；此算法可提取出对空战起主要作用的属性，即雷达／中距弹信息；并且在保证空战关键分类结果不变的情况下，可生成用于战术决策的最小简化策略，所提取的决策规则与编队空战的实际相符合。     

基于粗糙集理论的航空发动机故障诊断

在利用神经网络诊断航空发动机故障的过程中,引入粗糙集理论和方法,对故障诊断特征参数属性进行属性约简,剔除其中不必要的属性,从而揭示了故障诊断条件属性内在的冗余性,降低了神经网络构成的复杂性,最后给出了属性约简的结果。