一种新型模糊神经网络及其在故障诊断中的应用

提出了一种基于模块化模糊神经网络的非线性系统故障诊断新方法.该方法先使用模糊c-均值聚类算法(FCM)实现测量空间的模决分割以决定模糊规则的个数,再使用模糊IF-THEN规则对分割后的各区域分别采用局部BP模型去进行逼近,最后再通过离线学习以获得不同区域故障输出与测量输入的非线性动力学特性.应用表明,提出的模糊神经网络结构、原理及实现方法是合理可行的,经过离线学习后的网络可实现对非线性系统的在线实时状态跟踪和诊断,可提高故障检测的正确率和快速性,并具有较好的泛化性能.     

模糊神经网络集成在液压故障诊断中的应用

阐述了神经网络集成的基本概念及其在液压故障诊断中应用时的个体网络生成方法和结论结合方法.根据液压系统的工作特点,采用Gauss随机函数作为个体网络的训练样本的随机采集函数,使个体神经网络的输出集中于各工作阶段的主要故障,并保持了个体网络之间的差异性,增强了网络集成的泛化能力.     

雷达干扰效果的Vague集评估方法

雷达干扰效果评估是电子对抗领域的一个重要研究课题.提出用Vague集替代模糊综合评估方法中的隶属度,建立干扰效果的评估指标体系,提出了基于Vague集的雷达干扰效果评估算法,利用Vague集加权距离来判定干扰效果等级.结合实例说明,该方法是可行、有效的.     

模糊控制的现状与发展概述

模糊控制方法是智能控制的重要组成部分.简要回顾了模糊控制理论的发展,详细介绍了模糊控制理论的原理和模糊控制器的设计步骤,根据各种模糊控制器的不同特点,对模糊控制在航空航天领域中的应用进行了分类,并分析了各类模糊控制器的应用效能,最后分析了模糊控制理论的优缺点及需要完善或继续研究的内容,展望了模糊控制的发展趋势与动态.     

FCM和粗集在雷达信号识别中的应用研究

连续属性离散化是粗集理论应用中面临的主要问题之一.对连续数据知识挖掘可采用模糊C均值聚类将其离散化,再应用粗集理论将其属性进行约简提取有用规则.将此方法应用于雷达信号类型识别,可以直接从原始数据中得到识别信息,仿真实验结果证明利用此离散化方法得到的识别规则对雷达信号识别是有效和可靠的.     

数字化部队指挥网络系统效能评价模型

以结构熵理论为基础,分析数字化部队作战指挥信息网络系统组织结构对系统内信息流的影响,从信息的角度对系统组织结构的有序度进行评价,引入信息流的时效和质量的概念,建立定量评价系统结构有序度计算的时效质量模型,结合系统数据传输业务效能的评价方法,形成作战指挥信息网络系统整体综合效能的评价模型。最后辅以实例。