基于灰色模糊理论的大型医院病房楼火灾风险评价

针对现阶段大型医院病房楼火灾频发,危害严重的现状,提出基于多级灰色模糊理论评价方法,利用此方法对大型医院病房楼火灾风险建立了评价指标体系,并对其进行了实例火灾风险分析。     

基于模糊双矩阵对策的作战效能评估模型

讨论了策略集清晰、支付值模糊的模糊双矩阵对策的一种求解方法,并以某型导弹混编群对抗ARM（反辐射导弹）及载机为案例进行研究,建立了基于模糊双矩阵对策的作战效能评估模型,研究结果对于双方资源分配,提高作战效能具有一定的军事应用价值。     

基于模糊数学的炮射导弹制导装置故障诊断

为解决炮射导弹制导装置故障诊断的不确定性推理问题,有效提高故障诊断的准确性,将模糊数学中的综合评判方法用于炮射导弹制导装置的故障诊断。通过专家经验和故障试验统计数据,构建模糊诊断数学模型,对制导装置故障进行模糊运算和故障诊断,从而确定故障原因。通过具体故障模糊诊断实例验证表明:该方法能够给出定量的故障诊断结果,可较准确地实现故障定位。     

基于一类T-模的模糊双向联想记忆网络的稳定性分析

首先定义了max-T复合模糊算子,建立了一类基于模糊复合算子的模糊联想记忆网络——模糊双向联想记忆,然后系统地分析了该网络的性质,在Hamming距离意义下证明了该网络的平衡点（吸引子）具有Lyapunov稳定性。     

舰船主动力装置系统可靠性的模糊预计

利用模糊数学理论中的综合评判方法,综合考虑多方面的模糊因素,借助于已知单元的可靠性预计舰船主动力装置系统中其它单元的可靠性,进而预计系统的可靠性．     

一种无师训练的模糊极小极大人工神经网络

提出了一种无师训练的fuzzymin max人工神经网络,它兼有一般fuzzymin max网与ART2网的优点,既弥补了fuzzymin max网不能自适应在线学习新类的缺陷,又消除了ART2网警戒门限过高的弊病.经模式识别仿真对比,对同样的输入数据,文中提出的网络用较低的警戒门限值即可达到ART2用很高的警戒门限值才能达到的分类效果,且计算量大大减少.得到的结论是:对模式识别而言,文中提出的网络比fuzzymin max网和ART2网更具有实用价值.     

基于自适应模糊神经网络的弹药消耗预计模型

根据我军弹药消耗预计方法的现状,利用模糊控制和神经元网络原理,提出了一种新的预计方法。量化的作战条件作为系统的输入,预计值作为系统的输出,根据历史的输入、输出数据确定系统的特性,建立预计模型。利用此种方法建立的模型根据历史数据训练后,输入现有战斗估计条件,即可对部队日平均作战消耗做出预计。     

神经网络技术及其在机器耳监测仪中的应用

介绍了利用GAL算法对装备产生的声音信号进行处理,改进完善了基于竞争学习的GAL神经网络。测试结果表明,基于GAL算法的智能耳诊断系统的识别精度和自学习方面优于传统算法。     

邻域灰度差加权的模糊C均值聚类图像分割算法

模糊C均值(FCM)算法用于灰度图像分割是一种非监督模糊聚类后再标定的过程,适合灰度图像中存在着模糊和不确定性的特点.但是这种算法没有考虑到样本空间中不同的样本点对分类的贡献不同,因此分割效果不理想.提出了邻域灰度差加权的模糊C均值聚类算法,实验结果表明,该算法不仅取得了很好的分割效果,而且加快了算法的收敛速度,从而满足了图像分割的有效性、实时性的要求.     

某高炮火控系统复合故障的模糊诊断

故障与征兆之间的关系错误综复杂,经常性的一对多或多对一给其赋予了很强的模糊性。现代系统大多结构紧凑,组成复杂,对于其同时出现的多个故障而言,由于故障之间的耦合性,诊断与定位显得更为困难。简要阐述了模糊评判的基本原理及其数学模糊,并针对某型高炮火控系统,进行了故障层次分解,以其一常见复合故障---跟踪监视器故障为例,介绍了运用模糊综合评判法科学利用各种故障信息,对多征兆复合故障综合诊断处理的实现。