【摘 要】
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结合相糙集和神经网络的优点,提出了一种新的基于粗糙集-神经网络的故障诊断方法,将粗糙集理论同神经网络结合起来用于飞机的故障诊断.给出连续属性值的离散化方法,并通过属性约简,剔除其中不必要的属性,提取出对诊断故障贡献最大的最小故障特征集,从而确定神经网络的拓扑结构；通过训练神经网络建立故障特征与故障之间的映射关系,实现故障的诊断.通过A320飞机导航系统的故障诊断仿真实例,表明这种故障诊断方法的有效
【机 构】
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中国民航大学航空自动化学院,天津 300300
【出 处】
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第八届中国Rough集与软计算、第二届中国Web智能、第二届中国粒计算联合会议(CRSSC-CWI-CGrC2008)
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结合相糙集和神经网络的优点,提出了一种新的基于粗糙集-神经网络的故障诊断方法,将粗糙集理论同神经网络结合起来用于飞机的故障诊断.给出连续属性值的离散化方法,并通过属性约简,剔除其中不必要的属性,提取出对诊断故障贡献最大的最小故障特征集,从而确定神经网络的拓扑结构；通过训练神经网络建立故障特征与故障之间的映射关系,实现故障的诊断.通过A320飞机导航系统的故障诊断仿真实例,表明这种故障诊断方法的有效性。
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