FMEA与粗糙集相结合的故障预测方法

基于FMEA和粗糙集决策系统基本理论,对飞机中分系统故障预测问题进行了研究。首先定义故障预测所需的征兆并对系统进行FMEA,按照FMEA分析结果分次向系统模型注入引起特定故障的事件,采集含有故障趋势的系统模型的信息用于构建适用于故障预测的粗糙集决策表,对该表进行了处理,最终发现用于故障预测的知识(即决策规则和算法);最后运用所发现的知识进行故障预测。     

一种新的基于粗糙集的连续属性离散化算法

粗糙集理论作为一种新的处理含糊和不确定性问题的数学工具,已成为国际学术界的一个前沿的研究领域.传统的粗糙集理论只能对数据库中的离散属性进行处理,而绝大多数现实的数据库既包含了离散属性,又包含了连续属性.针对传统粗糙集理论的这一缺陷,提出了一种改进的基于断点重要性的属性离散化方法.最后,通过实例分析说明该方法是有效的.     

基于粗糙集与最小二乘支持向量机的飞机综合智能论证

结合粗糙集的属性约简理论与最小二乘回归支持向量机的回归思想,提出了一种基于粗糙集与最小二乘回归支持向量机的飞机设计综合智能论证模型。首先根据历史数据建立属性决策表,然后应用粗糙集理论对飞机综合论证指标参数属性进行约简来获得影响飞机设计综合论证的核心指标,最后再利用支持向量机回归模型建立与飞机综合论证核心因素之间的非线性映射模型来对飞机的作战效能进行预测。仿真实例验证了该方法可以降低模型的复杂度,加快SVM的训练速度并具有良好的预测效果。     

基于主客观组合赋权的PSSA安全性指标分配方法

初步系统安全性评估(PSSA)是飞机系统安全性设计中的关键环节,PSSA最为核心的问题是所建故障树的安全性指标分配问题。针对目前的PSSA安全性指标分配具有较大的主观性和不确定性的难点问题,提出一种基于主客观组合赋权的PSSA安全性指标分配方法。应用粗糙集理论(RS)和区间层次分析(IAHP)法分别确定客观和主观权重,并采用最优赋权法对分配结果进行优化,具有既能客观反应各指标的重要性,又能反应决策者主观愿望的优势。利用一组案例验证了模型的合理性和实用性,可为飞机系统安全性设计提供定量的理论参考。     

基于条件熵的不完备信息系统属性约简算法

在相容关系下定义了三种不完备条件熵——H′条件熵、E′条件熵和I′条件熵,并对它们的性质进行了分析比较,研究发现,H′条件熵和I′条件熵不适用于相容关系下信息观点的约简。利用E′条件熵刻画信息系统中属性的相对重要性,设计了一种新的基于信息论观点的启发式约简算法,它统一了完备信息系统与非完备信息系统中的约简方法。通过实例说明,该算法能得到决策表的相对约简。     

基于属性的舰载机航材备件品种确定方法

航材备件品种确定是舰载机供应保障工作的重要内容。基于属性对舰载机航材备件品种确定进行研究。基于粗糙集理论对属性集进行属性约简,确定航材备件品种确定的主要影响属性,然后基于属性约简进行航材备件品种确定。给出了单属性、顺次属性和多属性的品种决策方法。最后结合实例进行了应用分析。     

静态初始条件下的歼击机中距攻防引导方法决策

在静态初始条件下,歼击机中距攻防引导方法的选择是一个定性与定量相结合的类别划分问题,因此,将粗糙集理论与概率神经网络相结合用于该问题的解决。首先,利用粗糙集理论实现专家知识约简、空战态势信息集压缩,得到最小决策信息集;其次,利用概率神经网络进行概率决策推理;最后,通过实例分析,结果表明决策推理正确,在不确定环境下仍然有效,提高了决策过程的自动化程度。     

基于粗糙神经网络和网络撕裂的故障诊断方法

利用网络撕裂法逐层将复杂装备撕裂为较为简单的单元,并充分利用粗糙集和神经网络融合方法的优点进行故障诊断。提出了基于粗糙神经网络的网络撕裂故障诊断方法,总结出基于粗糙神经网络和网络撕裂的故障算法流程图。以L-F滤波器为例进行实验,结果证明:该算法明显优于普通的基于粗糙神经网络的故障诊断方法,网络结构得到简化,训练速度得到加快。     

粗糙集理论的电子设备诊断规则提取

为了解决现有诊断规则提取方法中的不一致性问题,得到具有良好适应能力和最大匹配能力的诊断决策规则,结合电子设备故障征兆特点,提出一种基于粗糙集的电子设备故障诊断规则提取方法.该方法先对原始数据进行预处理,形成决策表,用粗糙集进行属性约简和值约简,最后提取诊断决策规则,并对诊断规则进行评价.通过实例分析表明,该方法能提取出具有一定泛化能力的诊断规则,在故障诊断中能够提高诊断决策规则的匹配效率.     

基于粗糙集的军事人力资源价值综合评价方法

文章探讨了军事人力资源价值计量的现实意义、军事人力资源价值构成要素和计量基础。引入粗糙集和信息熵理论,建立了基于粗糙集的军事人力资源价值指标评价模型,并通过实例对该模型的科学性和可行性进行了验证。