粗糙集在舰载指控系统故障诊断中的应用

摘要

为提高舰载指控系统的可靠性和安全性,利用粗糙集建立故障诊断模型,通过故障树进行决策属性约简和值约简,对约简后的决策表进行故障推理;通过最简决策表确定神经网络的初始拓扑结构,利用相应于最小故障诊断特征的训练样本集训练该网络,建立故障特征与故障之间的映射关系,再利用测试样本集对神经网络进行测试,得到最终诊断结果.该方法能快速有效诊断舰载指控系统故障组件所处的状态,诊断率较高,具有较好的工程应用价值.