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由于试飞环境的复杂性和噪声干扰等因素的影响,使得对空中目标的识别存在一定的不确定性,为了提高目标识别的正确率,根据传感器对目标的测量,提取的目标特征信息,依据模糊相似性测度,得到传感器报告的信任度,以信任度作为加权系数对各测量的隶属度进行加权决策,再依据D-S证据组合规则,最终得出目标识别融合的结果.给出的方法能在复杂试飞环境中有效地识别目标.基于模糊及D-S理论的目标识别融合方法具有实现简单、运算量小和识别结果可靠等优点,具有一定的理论意义和实用价值. 相似文献
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采用多目标粒子群算法的模拟电路故障诊断研究 总被引：1，自引：0，他引：1
提出了一种容差条件下基于多目标粒子群(MOPSO)算法的模拟电路软故障诊断方法.通过灵敏度分析,建立模拟电路故障诊断的约束线性规划方程组,以元件参数变化量与标称值的百分比作为故障判据.针对MOPSO中目标空间增加时种群选择压力影响算法性能的问题,采用阶有效优化准则代替传统的Pareto优化准则,引入最优折中解作为全局最优解,从而提出基于阶有效的平衡全局搜索策略多目标粒子群(ESEO-MOPSO)算法,并将其用于模拟电路故障诊断的约束线性规划方程组的求解中.仿真结果表明,该方法兼顾故障元件的定位和故障元件参数变化量的估计,可以有效地实现模拟电路在容差条件下的软故障定量诊断. 相似文献
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