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提出了一种基于Mamdani模糊推理的航空发动机故障诊断方法.该方法将发动机故障征兆信号作为模糊推理的输入,利用专家经验建立模糊推理规则并提取蕴含关系,在此基础上,通过故障征兆信号与蕴含关系的Mamdani推理合成获取发动机故障原因发生的可能性,进而达到故障诊断的目的.实验结果表明,该方法可行且有效. 相似文献
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针对WSN监测系统的目标检测与分类问题,提出一种基于直觉模糊推理(IFR)的多源数据融合方法。由模糊推理的思想,设计各状态变量的属性函数。根据目标声强变化和引起的地磁场变化的模型,设计模糊推理规则,并检验了所建规则的合理性。理论分析与仿真结果的对比表明算法能准确地对目标进行分类,且运算量小,适用于计算能力较弱的WSN节点。 相似文献
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基于直觉模糊集的ELECTRE方法 总被引:1,自引:0,他引:1
结合直觉模糊集的信息表达优势和ELECTRE方法的思想,提出了一种直觉模糊多属性决策的新方法。利用直觉模糊熵对直觉模糊信息价值的刻画,构建了熵权与专家权重的组合权重。阐述了直觉模糊ELECTRE方法的决策原理和步骤,并经过实例应用,验证了该方法的可行性与有效性。 相似文献
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分析了神经网络和模糊推理系统的优缺点,研究了自适应神经模糊推理系统(ANFIS)结构模型及后向传播和递归最小二乘算法相结合的混合算法.在分析了目标毁伤等级主要影响因素的基础上,构建了目标毁伤等级预测ANFIS模型,利用毁伤试验样本数据训练该模型,得到了与实际一致的目标毁伤等级,并将预测结果与基于BP神经网络的预测结果进行了仿真对比分析.仿真结果表明,该目标毁伤等级预测模型能够准确地预测出目标的毁伤等级,并且其预测精度较BP神经网络方法高,为目标毁伤等级预测提供了一种有效的方法. 相似文献
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基于ANFIS的空袭目标攻击意图量化方法 总被引:1,自引:0,他引:1
为准确评估空袭目标的威胁程度和提高指挥员的防空决策水平,采用自适应神经模糊推理系统(ANFIS)对空袭目标的攻击意图量化分析。该方法将模糊推理和人工神经网络有机地结合起来,充分利用专家知识,综合集成了航向角攻击意图系数和高度攻击意图系数。仿真结果表明,建立的攻击意图量化系统反映了影响因素和攻击意图的映射规律,方法合理有效,能够为防空作战提供决策支持。 相似文献
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给出了多值直觉模糊熵的计算方法,并揭示了多值直觉模糊熵的若干重要性质,通过求解一个雷达目标识别的实例更清晰地表述多值直觉模糊集的优势或特点。实践表明,多值直觉模糊集是对直觉模糊集一种有效扩展,这种扩展有助于对实际问题进行描述和求解。 相似文献
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针对传统物元分析理论无法应用于决策信息为直觉模糊数的多属性决策问题,提出直觉模糊物元分析模型以及用相对相似度代替传统方法中的关联函数来解决直觉模糊物元分析问题,进而完整阐述了直觉模糊物元多属性决策的方法步骤,并通过实例验证了该方法的有效性。特别是针对权重信息未知这一类较为复杂的多属性群决策问题,采用投影法和直觉模糊熵确定权重信息,并运用直觉模糊物元多属性决策方法进行了实例分析,证明了方法的实用性,为直觉模糊多属性群决策提供了一种新的思路。 相似文献
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基于动态模糊综合评判的反后坐装置故障预测模型 总被引:2,自引:0,他引:2
针对反后坐装置故障预测中的诸多模糊信息和模糊因素,基于传统的模糊综合评判方法,提出将动态模糊综合评判方法用于故障预测,给出了动态权重系数及模糊关系矩阵的确定方法,以反后坐装置为例对动态模糊综合评判方法予以说明。并将模糊综合评判与产生式规则融合,利用复合推理机制提高预测结果的准确性。 相似文献
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《防务技术》2020,16(5):1073-1087
Because of the uncertainty and subjectivity of decision makers in the complex decision-making environment, the evaluation information of alternatives given by decision makers is often fuzzy and uncertain. As a generalization of intuitionistic fuzzy set (IFSs) and Pythagoras fuzzy set (PFSs), q-rung orthopair fuzzy set (q-ROFS) is more suitable for expressing fuzzy and uncertain information. But, in actual multiple attribute decision making (MADM) problems, the weights of DMs and attributes are always completely unknown or partly known, to date, the maximizing deviation method is a good tool to deal with such issues. Thus, combine the q-ROFS and conventional maximizing deviation method, we will study the maximizing deviation method under q-ROFSs and q-RIVOFSs in this paper. Firstly, we briefly introduce the basic concept of q-rung orthopair fuzzy sets (q-ROFSs) and q-rung interval-valued orthopair fuzzy sets (q-RIVOFSs). Then, combine the maximizing deviation method with q-rung orthopair fuzzy information, we establish two new decision making models. On this basis, the proposed models are applied to MADM problems with q-rung orthopair fuzzy information. Compared with existing methods, the effectiveness and superiority of the new model are analyzed. This method can effectively solve the MADM problem whose decision information is represented by q-rung orthopair fuzzy numbers (q-ROFNs) and whose attributes are incomplete. 相似文献