一种新的基于粗糙集的连续属性离散化算法

粗糙集理论作为一种新的处理含糊和不确定性问题的数学工具,已成为国际学术界的一个前沿的研究领域.传统的粗糙集理论只能对数据库中的离散属性进行处理,而绝大多数现实的数据库既包含了离散属性,又包含了连续属性.针对传统粗糙集理论的这一缺陷,提出了一种改进的基于断点重要性的属性离散化方法.最后,通过实例分析说明该方法是有效的.     

模糊时滞系统控制器依赖于状态时滞的H∞控制

针对一类非线性时滞系统,研究了该系统基于T—S模糊模型的H∞控制器设计问题。采用线性矩阵不等式LMI的方法,设计一个依赖于状态时滞的模糊控制器,得到了系统存在模糊控制器的充分条件,此充分条件等价于一类线性矩阵不等式的可解性,最后通过仿真说明了控制器的有效性。     

基于最大后验概率候选集更换法的多故障诊断策略研究

给出了一种基于最大后验概率候选集更换法的多故障诊断策略,并深入阐述了基于最大后验概率候选集更换法的形式化描述,分析了对单故障诊断和多故障诊断的计算模型,提出了基本的故障诊断算法——改进二进制粒子群算法,并对抽象实例进行验证,结果表明,采用改进BPSO算法能有效地求解基于最大后验概率候选集更换法的多故障诊断问题。     

基于模糊事件的入侵检测模型

对模糊入侵事件进行了描述,分析了模糊入侵事件间的相似性,提出了基于模糊ECA规则的入侵检测知识表示方法,并阐述了模糊ECA规则的分析过程,以解决入侵行为的不确定性。     

非线性时滞系统模糊控制的一种新方法

针对一类状态变量具有时滞的非线性系统,研究了其模糊控制器的设计问题。采用线性矩阵不等式（LMI）的方法,设计了与状态变量导数有关的模糊控制器,得到了系统存在模糊控制器的充分条件,并利用线性矩阵不等式的解给出具体的形式,最后通过仿真说明了控制器的有效性。     

小波分析和神经网络结合的变速箱状态识别

针对变速箱故障信号的非平稳和时变特性,提出了小波分析和神经网络结合的变速箱状态识别方法。为了验证该方法的有效性,试验模拟了某型车辆变速箱正常、7216轴承滚动体点蚀及3挡被动齿轮严重磨损3种状态,以箱体振动信号作为分析信号,首先对信号应用小波阈值法降噪减少干扰,接着将小波分解系数单子带重构得到不同频带的信号分量,提取各频带能量作为特征向量输人神经网络进行状态识别,结果表明该方法能有效识别变速箱的3种状态。     

模糊灰色关联模型在遮弹层防护性能评价中的应用

为对遮弹层防护性能进行综合评价,建立了遮弹层防护性能评价指标体系,采用多对象模糊综合评价和加权多层次灰色关联评价相结合的方法.得到了遮弹层防护性能的二级模糊灰色关联评价模型,并对五种遮弹层的防护性能进行了评估.结果表明,综合考虑直接成本、施工条件、伪装性能等因素,刚玉块石混凝土遮弹层防护性能最佳.该模型为遮弹层防护能力综合评估提供了理论依据.     

基于GAHP的模糊综合评判法在潜艇 作战方案评估中的应用

潜艇作战方案评估是辅助对潜指挥员决策的重要方法,而评估的科学性对决策的有效性影响很大.利用多人层次分析法(GAHP)和模糊综合评判相结合的方法,对潜艇作战方案进行评估,评估的结果可信度高,有利于对潜指挥员的正确决策.最后,通过实例证明了方法的有效性.     

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.     

The effects of model parameter deviations on the variance of a linearly filtered time series

We consider a general linear filtering operation on an autoregressive moving average (ARMA) time series. The variance of the filter output, which is an important quantity in many applications, is not known with certainty because it depends on the true ARMA parameters. We derive an expression for the sensitivity (i.e., the partial derivative) of the output variance with respect to deviations in the model parameters. The results provide insight into the robustness of many common statistical methods that are based on linear filtering and also yield approximate confidence intervals for the output variance. We discuss applications to time series forecasting, statistical process control, and automatic feedback control of industrial processes. © 2010 Wiley Periodicals, Inc. Naval Research Logistics, 2010