【摘 要】
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提出一种实数粗糙集,避免了经典粗糙集必须经过离散化处理的环节;并且用实数粗糙集的下、上近似集的精确概念划分自组织映射的输出结果,使得修改后的映射结果中各类样本点之
【机 构】
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College of Automation Engineering Nanjing University of Aeronautics and Astronautics Nanjing 210016
【出 处】
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Chinese Journal of Aeronautics
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提出一种实数粗糙集,避免了经典粗糙集必须经过离散化处理的环节;并且用实数粗糙集的下、上近似集的精确概念划分自组织映射的输出结果,使得修改后的映射结果中各类样本点之间有明显的间隔,易于进行分类识别。最后通过对某型歼击机的舵面故障的模式识别仿真验证了其方法的正确性和有效性。
A real rough set is proposed to avoid the discrepancy of the classical rough set. The exact result of the lower and upper approximate sets of the real rough set is used to divide the output of the self-organized map so that each of the modified mapping results There is a clear interval between the sample points, which makes it easy to classify and recognize. Finally, the correctness and effectiveness of the method are verified through the pattern recognition simulation of a type of fighter plane’s rudder failure.
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