一种新的机载电子对抗作战效能评估模型

运用层次分析法建立了机载电子对抗系统的作战效能指标评价体系.针对传统的模糊综合评价在处理信息时,只考虑突出因素而忽略次要因素的影响,失去太多有用信息而不能有效评估的问题,引入三角模的有关知识,建立了基于三角模的机载电子对抗系统灰色模糊综合评价模型.以机载电子进攻效能评估为例,应用基于三角模的机载电子对抗系统灰色模糊综合评价模型对其进行了评估.结果表明此模型为机载电子对抗系统的作战效能评估提供了一种新的途径.     

一种新的基于模糊数算术运算的综合评价模型

将模糊数引入综合评价领域,提出了一种新的基于模糊数算术运算的综合评价模型。介绍了三角模糊数和梯形模糊数算术运算的法则,利用模糊数确定评价值和权重值进行综合评价。以机构方案优选为例列举了新的模糊算术运算综合评价的步骤。计算结果表明,该方法评价效果显著,所提出的模型采用模糊数算术运算简明快捷,在工程实际应用中有重要价值。     

Mamdani型概率模糊系统建模方法

针对模糊系统不能有效表示系统中的随机性,给出了一种Mamdani型概率模糊系统的建模方法。该模型不需要领域专家的知识,可以直接从已有数据生成概率模糊规则。相应地给出了一种概率模糊推理方法。概率模糊系统综合了模糊系统的易理解性和概率系统的统计特性,能够对数据中的随机性进行更好地表示和处理。以概率模糊系统在时间序列分析中的应用为例,通过与“查表法”(table look-up scheme) 的比较,说明了所提方法的有效性。     

基于隐Markov树的设备状态综合诊断模型

为了充分利用小波系数之间的统计相依性以更有效地诊断设备状态,提出了一种基于隐Markov树(HMT)的综合诊断模型。首先通过主成分分析将来自多个传感器的信号转换为主成分,求出各主成分对应的频谱,然后通过比较对已训练的各HMT模型的适应度,运用Bayes决策融合法则得到设备状态综合诊断决策。为了克服HMT模型存在的计算溢出困难,采用尺度变换对EM算法进行了改进。通过两个实例验证了该综合诊断模型具有较高的诊断准确率。     

基于模糊神经网络的铝电解槽工作状态诊断

针对铝电解槽电压波动信号的频谱特点和工作状态的层次性,将小波理论和模糊逻辑理论引入高阶BP神经网络中,提出了一种基于小波高阶模糊神经网络的铝电解槽工作状态诊断模型,此模型运用串联方式将小波包分析、模糊逻辑和神经网络融合在一起。给出了小波高阶模糊神经网络的结构,确定了各模糊子集上的隶属度函数。并在320KA预焙铝电解槽上进行实验和仿真,理论和实验证明了该诊断方法可行性。     

基于熵权的鱼雷系统模糊层次分析与评判

给出了一种基于熵权的鱼雷系统模糊层次分析与评判方法 .该方法通过两两元素相对比较技术 ,采用三角模糊数来建立判断矩阵 ,改善了 AHP方法所给出判断矩阵的不平衡问题 .根据水平截集和乐观指标 ,进行模糊区间运算 ,从而得出熵权 ,再根据熵权的大小对鱼雷系统进行分析与评判 .最后通过一个鱼雷系统评估和选择的实例来应用和检验这种系统综合评判方法.     

优选抽水实验井位的多层次多目标系统模糊决策方法

应用系统模糊决策理论,建立优选抽水试验井位的多层次多目标系统模糊决策模型,使通常只作定性对比或分别考虑单因素决策的代表性井位选择问题,能做到考虑多因素多层次进行综合决策优选,提高了决策的合理性和解决问题的可操作性,经分析应用方法取得了较好的效果。     

雷达干扰效果模糊综合评估方法研究

运用模糊综合判别的思想 ,研究了雷达干扰效果的评估问题 ,建立了衡量干扰效果各因素的模糊评价模型 ,提出了一种新的基于模糊综合的干扰效果评估准则和度量方法。结合实例 ,在分析影响雷达干扰效果因素的基础上 ,应用这种方法做了初步评估 ,并对该评估方法做了简要分析     

模糊SOFM网分类方法及其在水稻机械 生产方案分类中的应用

将模糊理论与自组织特征映射(Self-organizing Feature Map)网络相结合，构造出一种新的分类模型——模糊SOFM模型。模糊SOFM模型即利用了模糊理论解决不确定性问题的特性，又利用自组织映射特征网络具有较强的自学习、自适应能力、容错能力和模式识别能力的优点，能非常好地解决模糊或不确定系统中的多对象在多指标下的分类问题。实例结果表明，用模糊SOFM分类方法进行分类具有稳定、结果可靠等特点。图2，表3，参4。     

基于结构自适应模糊神经网络的前列腺癌诊断方法

前列腺癌是近年来严重危害男性健康的疾病.利用模糊神经网络方法可以实现前列腺癌诊断,并将诊断模型表示为模糊规则集合.针对模糊神经网络所提取规则解释性差的问题,提出结构自适应模糊神经网络方法,通过改进损失函数,在训练中控制相似隶属度函数的合并,实现模糊神经网络模型结构自适应调整,减少模糊规则数量,在保证诊断准确性情况下,提取出容易理解的可解释性规则.同时该方法在模型的训练过程中引入粒子群优化(PSO)算法进行结构和参数学习,有效减少计算量,提高训练效率.最后,使用临床医学科学数据中心提供的前列腺疾病检查数据进行数值实验,验证了所提出方法在前列腺癌诊断和可解释性规则提取中的有效性.     

模糊BP神经网络及其在故障诊断中的应用

概括总结了传统故障诊断系统的缺陷,介绍了模糊神经网络技术的优点及其在故障诊断中的优势,简述了采用模糊BP神经网络解决故障诊断     

基于模糊逻辑系统的武器系统故障诊断研究

复杂的大型武器系统中广泛存在着模糊问题 ,某些故障与征兆之间的关系更具有模糊性。理论和实践表明 ,用模糊数学的方法处理这类模糊问题具有明显的优势 ,而模糊逻辑则是模糊数学的重要方法。首先讨论了一般的模糊逻辑系统模型 ,研究了基于模糊逻辑系统的故障诊断方法 ,并结合故障诊断问题 ,建立了基于模糊逻辑系统的大型武器系统故障诊断模型 ,对诊断过程和结果进行了分析     

复杂系统的模糊故障诊断方法研究

复杂系统的故障具有模糊性与精确性的复杂特性,精确的推理方法难以有效地对复杂特性的故障进行诊断。提出模糊产生式规则与Petri网推理技术相结合的故障诊断模型,以研究模糊故障的推理诊断方法。以某发射装置控制系统为研究对象,给出一个复杂特征故障的诊断实例。研究结果表明,模糊产生式规则Petri网模型方法可以有效地对复杂系统的模糊性与精确性双重特征的故障进行推理诊断。     

模糊理论在雷达故障诊断中的应用研究

根据模糊数学中的可能性理论引入了“故障可能性”的概念。推导了故障可能性分布的模糊数学表达式，并对故障可能性在串联系统模型中的分布情况进行了研究。给出了基于故障可能性分布的模糊综合评判法，以及根据该方法所得出的结果。论述了其如何在雷达接收机故障诊断中获取故障诊断数据，进行故障定位等的过程和方法。     

模糊推理和神经网络的集成在故障诊断中的研究

以故障诊断的理论和方法为基础 ,综合运用人工智能、模糊理论和神经网络理论 ,对复杂电子装备的故障诊断问题进行了研究。提出了模糊推理和神经网络的集成方法 ,介绍了集成的综合系统的基本结构和工作原理 ,描述了模糊故障诊断模型和改进的神经网络BP算法     

多Agent诊断系统的几个问题研究

首先建造了一种包括应用Agent和服务Agent的两层多Agent诊断系统结构,并给出了应用Agent和服务Agent的内部结构在此基础上,设计了基于故障模式聚类的应用Agent内部故障求解机制,研究了多Agent模糊关联模型最后,基于多Agent模糊关联模型,探讨了多Agent系统的诊断与决策问题.     

基于主导子系统的非线性系统鲁棒故障诊断

针对非线性不确定系统的故障诊断问题,提出了一种基于主导子系统的自适应模糊观测器设计方法。利用主导子系统的观测器增益矩阵进行模糊观测器的设计,并推导出了系统状态估计误差有界的条件以及故障估计所要满足的自适应算法。另外,考虑到系统带有建模不确定,对故障检测的鲁棒性和灵敏度进行了分析。给出的仿真示例说明所提出的方法是有效的。     

基于自适应模糊推理系统的柴油机故障诊断

为解决柴油机故障诊断问题,采用自适应神经模糊推理系统(ANFIS)建立其故障诊断模型.利用减法聚类方法确定模型初始结构,并采用由梯度下降算法和最小二乘算法所组成的混合学习算法优化模型参数.经文中试验数据检验,所建模型故障识别值与实际值之间的最大误差为10.16%,最小误差为0.115%,平均误差为2.26%,识别精度达到了97.74%.仿真结果表明,与BP网络模型相比,该模型收敛速度快,拟舍能力强且诊断识别精度高,能够有效识别柴油机放障.     

电路诊断技术的新发展

本文分析了目前电路诊断技术研究的现状,综合评述了最新的发展方向和趋势。首先论述了诊断理论体系完善的必然性,然后介绍人工智能、模糊数学和人工神经网络技术在电路诊断中的应用,最后分析了基于模型故障诊断的研究情况。