武器系统故障诊断中的推理技术研究

来源 :计算机测量与控制 | 被引量 : 0次 | 上传用户:zhangyuhan13
下载到本地 , 更方便阅读
声明 : 本文档内容版权归属内容提供方 , 如果您对本文有版权争议 , 可与客服联系进行内容授权或下架
论文部分内容阅读
推理技术是故障诊断系统的核心,目前针对复杂系统的故障推理仍然是个难题,提出了将模糊神经网络与事例推理相融合的集成诊断模型,通过规则推理、事例推理和神经网络推理三个子系统的互相验证,既解决了事例推理不能得到最优解的问题,又解决了模糊神经网络训练样本难以选取的问题,将该推理方法用于某武器系统故障诊断,取得了较好地诊断效果。
其他文献
区块链技术由于具有分布式高冗余存储、时序数据且不可篡改与伪造、去中心化信用等显著特点,因此得到了广泛的应用,但其自身和应用的安全性以及监管问题也日益受到重视。文中
无线射频能量传输技术在为下一代无线传感器网络供能方面具有广阔的应用前景。射频能量捕获无线传感网由于能量捕获速率非常有限,通常工作在极低的占空比模式下。因此这类无
在尽量简化取样的条件下实现自动故障诊断,可以通过对电路输出进行傅立叶分解得到量化的信息,基于粗糙集理论构造的分类器适用于这种场合,因其具有在输入不精确、不完整信息情况下的分类能力;在傅立叶分解、数据离散化、采用RSES进行训练的基本流程中,取样点的选取,离散算法等细节对故障的识别准确率有较明显的影响;实验结果证明了粗糙集理论结合傅立叶分解诊断电子电路故障的可靠性和准确性。
软件定义网络(Software Defined Network,SDN)的控制与转发分离、统一配置管理的特性使其网络部署的灵活性、网络管理的动态性以及网络传输的高效性均有大幅提升,但是其安全
越来越多的企业和个人用户将大量的数据存储在云服务器。为了保障数据隐私,重要数据以密文形式存储在云端,但却给数据检索操作带来严峻挑战。传统的基于明文的检索方案不再适用
近年来,安全问题在全世界范围内得到了越来越多的重视,如何利用有限的安全资源最大限度地部署防御策略保护重要的设施以及目标是许多安全部门所面临的一项艰巨的挑战。针对海事