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。     

模糊自组织神经网络及其在信息融合目标识别中的应用

本文重点研究了在目标识别领域中信息融合技术的神经网络模型,针对特征层融合的高维数、量纲不统一、信息表达方式差异等特点,利用模糊自映射神经网络来实现特征间的有效融合。经实验仿真证实,这一融合方法较单源识别正确识别率提高７个百分点左右     

基于犹豫度特征改进的新的直觉模糊相似度

直觉模糊集之间关系的密切程度可用相似度来度量。近年来提出了多种定义两个直觉模糊集相似度的方法,但这些方法对犹豫度的考虑不够,因而计算出的相似度大多存在反例。依据直觉模糊集信息的波动性和不确定性特征,补充拓展定义了直觉模糊相似度,并基于此给出了直觉模糊相似度的计算公式。最后在人工框架测试集中进行了验证,结果不存在反例。     

双枝模糊评判在舰炮性能评估中的应用*

针对舰炮武器性能指标,运用双枝模糊决策方法对舰炮武器性能进行综合评估.该方法提出了新的论域[-1,1],使评估更能符合人的思维逻辑,能够客观的对舰炮性能进行评估,通过对多中舰炮的具体参数指标进评估,得出各种舰炮的性能优劣的排序,具体的数学模型仿真表明,对舰炮武器性能的评估是行之有效的.     

基于直觉模糊时间Petri网的不确定性时间推理方法

针对Petri网模型在对复杂不确定性时间信息描述和推理方面的局限性,在定义直觉模糊时间函数以及网络变迁约减规则的基础上,融合直觉模糊时序逻辑(IFTL)、直觉模糊Petri网(IFPN)以及线性逻辑推理的理论优势,构建了直觉模糊时间Petri网(IFTPN)推理模型,并提出了基于IFTPN的不确定性时间推理算法,较好地解决了态势评估中冲突事件间的不确定性时间推理问题。最后,通过典型的战场想定验证了该时间推理方法的有效性和优越性。     

基于IFS的区域目标群威胁度评估

在已有的单目标对空威胁评估的基础上,提出了一种针对区域防空的威胁度评估方法。利用直觉模糊集处理模糊信息的优势,可以较好地处理由于传感器探测误差导致的模糊态势,克服在雷达探测过程中出现的误差。在属性权重完全未知的情况下,综合考虑了区域内目标重要性、防空措施以及目标本身抗毁伤能力,推导了权重求取公式。列出了威胁评估值的求取步骤。经过运算,由算例1到t时间后算例2在评估结果上的变化,验证了方法的有效性。     

空中目标类型识别的直觉模糊集方法

在防空作战中为了有效地对空中目标的类型进行识别,利用直觉模糊集理论对目标识别信息的不确定性进行量化处理,并在直觉模糊数排序方法研究基础上,提出了一种基于直觉模糊集理论的空中目标类型识别方法。实例分析表明,该方法能够定量描述目标判断信息的不确定性以及在避免信息丢失的同时有效地处理不确定性程度较高的目标判断信息,可为防空作战中目标类型识别提供理论参考。     

一种基于模糊理论和神经网络的水雷状态识别方法

介绍了一种基于模糊集合和神经网络的水雷状态识别方法 .该方法根据实际情况 ,将模糊集合和径向基函数神经网络结合起来 ,用于水雷状态的识别 .仿真结果表明 ,这种识别方法性能稳定 ,且有很高的识别精度 .     

基于神经网络模糊融合技术的潜艇声纳目标识别系统

将神经网络和属性层模糊数据融合技术应用于潜艇水下目标识别是解决潜艇声纳目标识别问题的有效途径。本文建立了声纳目标识别系统的结构模型和算法模型,设计了一个基于神经网络属性层模糊数据融合的目标识别系统,研究了将噪声信号功率谱和双谱用于目标识别,并进行了仿真,验证了该系统的可行性和有效性。     

威胁评估中的一种直觉模糊推理方法

针对战场信息中存在大量不确定性因素的特点,利用一种新的直觉模糊推理方法进行威胁企图分析。推理方法有效利用两个传统Zadeh模糊系统的输出结果,更接近于专家的思维。通过实例研究证明了该方法的可行性。直觉模糊推理是对一般模糊推理的有效扩充和发展,该方法对于提高作战指挥决策智能化具有一定的参考意义。