空战关键信息与战术规则提取算法

将粗糙集理论引入到空战研究中 ,提出了一种通过属性约简提取空战决策的关键信息和战术规则的算法 ,以便对空战过程中的冗余信息进行约简 ,提高决策实时性。通过一个空战战术选择示例对该算法进行了验证 ,结果表明 :在保证空战战术分类结果不变的情况下 ,该算法可提取出对空战决策起关键作用的信息以及最小简化战术规则。     

粗糙神经网络的航空电子系统故障诊断方法

提出了一种基于粗糙神经网络的航空电子系统故障诊断方法.该方法运用粗糙集理论进行知识规则的提取,用提取的规则对航空电子系统输出数据进行分类,再用神经网络对每一类进行辨识,最后用粗糙集分类结果与各个神经网络输出进行综合得到系统一步预测结果,将该预测结果与航空电子系统实际输出进行阀值比较,进而进行故障诊断.实际应用表明该方法可行并能够有效地检测系统故障,故障诊断率高.     

基于阶次小波包与粗糙集的轴承故障诊断

针对齿轮箱启动过程中振动信号表现为非平稳、非高斯特征及传统诊断方法诊断精度不高的现状,将阶次小波包和粗糙集理论引入轴承的故障诊断中,提出了一种新的故障诊断方法。首先利用阶次跟踪算法对瞬态振动信号进行重采样,得到等角度分布振动信号,其次采用小波包对该信号分解—重构,并对每个频段的能量进行归一化,构成特征向量,通过粗糙集理论得到清晰、简明的决策规则,最后通过故障实例验证该方法的有效性。     

基于证据熵对不确定性度量的决策表约简

知识约简是粗糙集理论的核心内容之一,产生的粗糙决策规则往往具有一定的不确定性.在变精度粗糙集的基础上,本文构造了符合证据理论框架的一组焦元,利用基本概率分配函数计算了证据的总体信息熵,度量了决策表的不确定性;以该度量作为启发信息,给出了决策表的启发式知识约简算法.计算实例表明了本文方法的有效性.     

基于特征相似度的同步发电机绝缘故障诊断

以同步发电机为分析对象,利用粗糙集可有效地处理和分析不精确的信息和知识的优点,从历史信息和决策中进行了特征量选取以及属性约简.对于无法处理的属性约简,采用条件限制得到能够有效反映属性的重要程度特征量,并以此计算特征量权重系数,消除主观因素的影响.在此基础上,针对励磁绕组绝缘故障,选择与设备健康状态直接相关特征作为判断对象,与同机组历史数据进行相似度分析,计算得到了其故障因子.设计出快速判断相关状态的算法,给出了判定准则并进行了编程实现.实验验证表明:该诊断算法能够对设备故障进行有效判定.     

设备健康状态评估指标体系约简方法

针对设备健康状态评估涉及指标多、指标间关系复杂的问题,提出基于粗糙集和遗传算法的设备健康状态评估指标体系约简方法.将粗糙集理论和遗传算法相结合,对设备健康状态评估指标进行约简的同时,提高约简效率.某燃气轮机健康状态评估指标体系约简案例显示,该方法能够在不失代表性、系统性的前提下,将复杂指标体系约简为较为简洁、明了的指标体系,保持评估结果准确的同时减少信息收集工作量.     

依据部分属性值的空中目标威胁快速排序方法

针对空中目标威胁排序问题,提出了一种依据部分属性值即可对目标威胁进行快速排序的方法.首先选取具有代表性的样本数据作为案例库;然后确定条件属性和决策属性,在利用K-均值聚类算法对决策属性进行离散化后,提出了一种针对连续条件属性值的全局离散化方法,并对离散化后的案例库进行属性约简并得出决策规则;最后将待排序目标各属性值进行...     

新型小规模装备备件品种确定的犹豫模糊粗糙集决策方法

针对新研装备备件品种确定过程中决策信息“犹豫性”和“模糊性”特点突出、难以运用传统备件品种确定方法进行决策的问题,提出一种基于犹豫模糊粗糙集的备件品种确定方法。利用风险偏好系数对不完备犹豫模糊信息进行数值延拓,为构建不同风险偏好下备件品种确定的犹豫模糊决策信息系统奠定了基础；考虑得分函数和数值延拓边界的综合因素影响给出了改进的包含度计算公式,并基于包含度定义进行了证明；给出了基于改进包含度计算的备件品种决策属性的约简条件和规则获取方法,实现了犹豫模糊决策信息的深度挖掘和有效利用。以某新研装备备件品种确定为例进行了方法验证,研究结果表明：通过该法能够有效处理犹豫模糊决策信息,获取精简实用的备件品种决策规则集,验证了方法的可行性。     

基于粗糙集理论的军队代储应急物资品种选择

从军队对应急物资的需求特点及应急物资的特征属性出发,构建了军队代储应急物资品种选择的指标体系。在此基础上,通过部队调研和专家经验获得了一组军队代储应急物资品种选择的样本数据并形成了决策表,运用基于可辨识矩阵的属性频率约简算法对决策表进行属性约简,并对约简属性集进行属性值约简,提取出军队代储应急物资品种的选择规则。提取的规则简洁合理,能够为军队代储应急物资品种选择提供决策支持。     

基于规则的战术导弹需求量预测方法

有效预测战术导弹需求量是实现弹药精确保障的前提.在充分利用导弹需求量各类信息的基础上,提出了一种基于协调近似表示空间粗糙集的战术导弹需求量预测方法.分析了导弹需求量预测属性,构建了需求量预测决策信息系统;将该决策信息系统转化为协调近似表示空间,并采用差别矩阵方法进行属性约简,得到部分预测规则;运用基于集合向量包含度的算法进行规则融合,获取所有预测规则,从而实现战术导弹需求量预测.算例分析表明,该方法具有有效性,相比变精度粗糙集的预测方法,能够更充分地获取知识,具有更好的普适性和实用性.