概率神经网络在导弹自动驾驶仪故障诊断中的应用

首先分析基于PNN网络进行某型导弹自动驾驶仪故障诊断的可行性,并研究诊断方法的思路和建立故障诊断网络的过程。然后建立自动驾驶仪I通道故障诊断的PNN网络,并进行诊断仿真。仿真结果表明,建立的故障诊断PNN网络具有较高的故障诊断正确率,诊断效果要优于BP神经网络,满足用于导弹自动驾驶仪故障诊断的要求。     

一种改进的有效冲突证据融合方法

针对经典证据理论Dempster规则无法有效合成冲突证据的问题,结合现有改进规则方法和改进模型两类方法的优势,提出一种改进的冲突证据融合处理方法。引入证据平均值的概念,通过计算各证据与证据平均值之间的距离来确定可信度作为权重,以区分各证据间的相关性和差异;再加权平均进行合成获得融合结果;并通过比较验证了该方法不仅有效,且在收敛速度和可靠性上更加优越。     

一种基于FCM聚类的粗糙集连续数据故障诊断方法

针对粗糙集无法对航空电子装备测试数据中的连续数据进行处理的问题,提出一种基于FCM聚类的离散化方法,通过计算各聚类中心值进行离散化处理,并应用粗糙集属性约简和规则提取方法,获得最终诊断规则,并在某型机载电台故障诊断中验证其有效性。