基于粗糙神经网络的航空电子传感器故障诊断

针对航空电子传感器系统是由多个子系统所组成的复杂大系统且很难量测系统输入,传统故障诊断方法难以评估这类系统的问题,提出了一种基于粗糙神经网络的航空传感器故障诊断方法。该方法首先运用Kohonen网络对航空电子传感器测量得到的连续数据进行离散化,然后用粗糙集理论进行知识规则的提取,最后用提取的知识作用于一步预测神经网络,用该网络预测结果与航空电子传感器实际输出进行阈值比较,进而进行故障检测。仿真实验和实际应用表明,该方法可行并能有效地检测传感器故障,且故障诊断率高。     

基于模糊聚类的PSO-神经网络预测热连轧粗轧宽度

为了提高热连轧粗轧宽度的控制精度,以攀钢热轧板厂实测数据为基础,采用粒子群优化算法训练神经网络并将其用于热连轧粗轧宽度预报,通过模糊聚类分析方法进行数据分析,科学选取学习样本,解决了由于样本多、学习速度慢的问题.实测数据运算表明,这种方法可避免神经网络陷入局部极小,带钢粗轧宽度的预报精度控制在6 mm以内,并且训练速度也有很大程度的改善,神经网络结构也得到优化,具有很大的应用潜力.     

基于粗糙集属性重要性的模糊聚类决策及应用

考虑到不同属性之间的重要性,利用粗糙集理论对模糊信息表或信息表中的不同属性之间(特别是定量属性与定性属性之间)进行耦合,提出一种计算不同属性间相似度的计算方法,即基于粗糙集属性重要性的模糊聚类方法,解决模糊信息表或信息表中属性值定量与定性描述并存情况下的聚类问题,并根据原类结果建立决策表.     

一种不完备决策表的数据补齐方法

针对不完备信息系统，提出缺失比概念．用缺失比表示待填充样本中缺失数据和剩余数据对决策结果的影响能力的大小，进而根据缺失比选择使用的约简，然后通过填充矩阵寻找缺失数据的最大可能值．采用对Rough集进行扩充和数据填补相结合的决策表数据补齐方法．试验结果表明该方法有较好效果．     

高速公路柔性基层施工技术浅析

对采用大粒径沥青混合料(LSM—30)柔性基层的施工进行了总结,为今后新型路面的施工提供技术参考。     

基于粗糙集和模糊集理论的规则提取方法

粗糙集理论和模糊集理论都是用来处理不完整和不确定信息的理论，两者都可用来观察、测试数据并进行推理。虽然它们之间有一些重叠，但两者的着眼点和计算方法是不一样的，因此它们不能被相互替代，而且必须结合起来使用。本文结合粗糙集理论和模糊集理论提出一种新的规则提取方法，并给出了一个应用实例。     

粗糙集在决策系统中的应用

介绍了粗糙集理论实现数据分类和规则推理的基本原理，对关系数据库中的二维决策表提出了一个问题解决模型，并在同时满足支持度和可信度的基础上对规则进行筛选，提高了决策的准确性和合理性。     

旋转超声加工智能超声波发生器的研究

为进行硬脆材料的旋转超声加工 ,研制了智能超声波发生器。类比于数控插补原理 ,提出了粗精频率跟踪的自动控制方案 ,即 :频率粗调由软件实现 ,频率精调由锁相环电路实现。对振动系统恒定振幅控制进行了理论分析。实验结果表明 ,研制的智能超声波发生器频率跟踪迅速准确 ,并能实现振动系统的恒定振幅控制 ,可以实现振动系统的自动运行     

Numerical simulation of the radar echo from a ship in ocean clutter

A comprehensive approach which combines the generalized forward-backward method (GFBM) with the spectral acceleration algorithm (SAA) is developed. The angular radar echo from a rough ocean surface with a ship present, and with the transverse electric (TE) and transverse magnetic (TM) components incidencing at low grazing angle, is numerically simulated; and its functional dependences upon the polarization, observation angle, sea surface wind speed, ship location and other parameters are analyzed.     

数据挖掘的粗集方法研究

数据挖掘的方法和技术很多,其中粗集理论在知识获取中得到了广泛应用,它可对不完整数据进行分析和归纳,从中发现知识.通过分析数据挖掘的含义及粗集理论的概念,讨论了数据挖掘的粗集方法.