基于灰色关联度和模糊贴近度的复杂设备瞬态虚警辨识

分析了电子设备和武器装备的ＢＩＴ系统虚警形式之一——瞬态虚警的产生原因和一般的预防措施；提出运用灰色关联度和模糊贴近度对瞬态虚警进行辨识并给出了这两种方法的基本原理；分别采用数值模拟和物理模拟的手段，获得了具有温度、湿度、振动（电源）三环境参数系统的状态变化样本群，以及因振动（电源）参数突变而产生的瞬态虚警样本；运用灰色关联度和模糊贴近度方法识别虚警及产生虚警的环境因素，结果表明两种方法可以胜任要求。     

采用神经网络技术降低机电设备BIT虚警

机电设备 Ｂ Ｉ Ｔ 的突出问题是虚警率高，重要原因之一是 Ｂ Ｉ Ｔ 系统传感器通路故障。本文选取神经网络技术进行传感器通路故障诊断，剖析某大型船舶动力装置机电设备 Ｂ Ｉ Ｔ 系统中传感器通路的故障机理和类型，得到其故障样本数据，经过神经网络学习训练后对实际系统进行故障诊断和识别，实验结果表明该方法简洁、有效，能够有效地诊断故障并识别出故障类型，具有实用价值。     

地炮营作战能力的模糊综合评判

本文对现代战斗中影响地炮营作战能力的因素进行了分析,并用模糊综合评判方法建立地炮营作战能力多级综合评判模型。该模型既考虑了影响炮兵作战的物质因素,又分析了训练水平、人员素质及战术水平等非物质因素,此模型附有Ｃ语言程序,可以便捷地进行评判,做出决策。     

故障类别的模糊聚类分析

本文通过故障状态-特征的模糊聚类分析,按故障间的相似性对故障进行分类,然后按类别实施故障诊断,可在最少监测点的条件下,获得最多的设备运行故障信息。从而简化故障诊断过程,提高诊断速度和精度。     

武器系统的故障诊断方式及其模糊决策

文中提出了多种用于单级或多级的实时诊断方式,并采用模糊决策法对其进行优化选择。为新型武器系统故障诊断装置的总体方案设计,提供了一定的依据。     

关于模糊非单调推理系统的研究

传统的逻辑推理是有局限性的,而非单调推理则具有普遍的意义。本文在分析和研究非单调推理、非单调推理系统 TMS 的基础上,指出了 TMS 存在的问题,如:没有处理模糊信息、不精确信息的能力,效率低等等;提出了模糊非单调推理系统 FTMS,在该系统中,引入模糊数学中贴近度的概念解决了模糊命题的不相容性,并用一个新的概念—假设正确度解决了 TMS 面向从属关系回溯中选择错误效率低的问题。     

基于模糊综合的红外目标融合识别

为了提高在复杂背景和强干扰条件下目标识别的可靠性,提出了一种基于模糊综合的目标融合识别算法,并采用双色红外成像系统所获得的红外图像数据进行了实验仿真。实验结果表明该算法在较大程度上提高了目标识别的可信度。     

基于PMC模型的神经网络

在计算机系统中有许多诊断算法,其中针对PMC模型有0-1规划的诊断算法,这个诊断算法是NP完全的,是在多项式时间内不可解的。然而利用神经网络的高度并行性这个特点,就可以在很短的时间内解出结果。主要分析了系统诊断模型PMC的症候特征,得到其充要条件,提出了新的算法,该算法具有高度的并行性,神经网络的发展为此提供了用模拟电路来实现算法的可能性,并进行了模拟验证。