基于粗集的神经网络在目标类型识别中的研究

为克服传统的目标类型识别方法的不足,提出将粗集和神经网络紧耦合建立新的识别模型,即经过识别信息预处理、样本数据粗集方法简化、神经网络学习训练及待识信息网络识别等步骤,充分融合了粗集强大的规则提取能力和神经网络优良的分类能力。实验表明,该模型减少了识别的主观因素,简化了神经网络结构,提高了运算速度。     

基于结构加权的海面编队预定目标选择方法

海面目标运动和编队阵型的约束特性,使得通过对装订阵型和末制导探测阵型进行点集匹配来选择预定目标成为一种有效途径。但当编队目标释放干扰时,会引起阵型结构发生局部变化,导致目标选择性能恶化。本文基于反舰导弹目标选择需求,分析了传感器导航和探测误差、装订信息误差、编队目标运动和释放干扰等因素所引起的位置点集变形,通过利用阵型中未污染的结构信息,提出了基于几何散列法和结构加权平均Hausdorff距离的编队预定目标选择方法。理论分析和实验结果表明,该方法不受传感器导航误差和编队目标整体运动的影响,在编队存在冲淡干扰时能有效提高目标选择能力。     

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。     

一种基于移动基站的无线传感器网络数据收集方法

针对传统的无线传感器网络数据收集协议大多受制于发生在基站周围的热点问题,提出了一种使用移动基站的数据收集方法.将数据收集问题转化为支配集构造和旅行商问题,并提出了一种分布式的支配集构建算法,结合旅行商问题的近似算法生成基站的移动路线.仿真结果表明,所提出的方法减少了通信消耗,且能使负载均衡地分布.     

高层建筑消防登高面设计现状与对策研究

就高层建筑消防审核中消防登高面、登高场地设计现状和存在问题进行归纳分析,提出了加强审核、验收及监督工作;分段设置消防登高面;科学计算裙房高度和深度;形成有机整体;确保原消防设计和功能等对策。     

基于粗集理论证据加权的电子目标识别法

在对电子目标进行识别时,往往采取多传感器融合的D2S证据理论进行处理,但是由于传统的D2S证据理论中各传感器对识别结果的重要性没有区分,基于此将粗集理论属性重要度概念应用到各传感器的重要性上,从而实现加权融合的证据理论。仿真实验及其结果表明该方法对电子目标识别是有效的,尤其在传感器受到干扰时,具有较强的现实意义。     

一种基于改进的ROUSTIDA算法的数据补齐方法

针对ROUSTIDA数据补齐方法存在的问题,提出了一种改进的ROUSTIDA数据补齐方法.该方法首先将条件属性与决策属性区分对待,优先填补决策属性值,避免了不一致决策表的产生;然后,在决策属性相同的前提下填补条件属性缺失值,扩展了原算法的使用范围;最后,通过一个实例说明改进算法补齐后的决策表的确能够获得更集中的决策规则...     

病态信息控制的理论与方法研究进展

论述了“病态信息”概念的形成过程及初步定义 ,讨论了病态信息的危害 ,阐述了病态信息研究的目的意义 ,阐明了国内外相关研究的基本情况、主要观点及其对病态信息的控制产生的影响 ,提出了病态信息控制的理论与方法的框架体系结构 ,最后综述病态信息研究的主要进展情况、主要应用情况及发展前景。     

关于分形插值函数的积分

用反例说明在 [1 ,2 ]中关于分形插值函数的积分公式是错误的 ,并建立了关于分形插值函数积分的正确公式。     

模糊规则集在发动机故障诊断中的应用

基于模糊规则集度量,提出了一种故障诊断系统。提取模糊规则分两步实现：（1）由训练样本自适应形成超球子空间,可望解决高维空间的识别问题：（2）计算每个子空间上模糊规则的信任度。对模糊规则的概念进行了拓展,以便解决模糊规则之间的矛盾。仿真研究表明：模糊规则集度量可以用于液体火箭发动机的故障诊断。