具有区间数的粗糙神经网络故障认定方法  

A Fault Verification Method of the Rough Neural Network with Interval Numbers

作　　者：何亚群[1] 胡寿松[1] 侯霞[1] 

机构地区：[1]南京航空航天大学自动化学院

出　　处：《应用科学学报》2004年第3期283-286,共4页Journal of Applied Sciences

基　　金：国家自然科学基金重点项目(60234010);国防基础科研项目;航空科学基金资助项目(02E52025)

摘　　要：针对具有区间数的信息系统,提出用粗糙神经网络求解其问题的方法.给出了粗糙神经网络的拓朴结构和学习算法以及粗糙神经网络的逼近定理.最后以歼击机的操纵面故障认定为例,构造了歼击机故障认定的粗糙神经网络,并通过仿真说明了方法的可行性和有效性.A rough neural network method is proposed to solve the problems in an information system with interval numbers. The topologic structure and learning algorithm of the rough neural network are given, and the approximation theorem of the rough neural network is presented. Finally, to prove the feasibility of the method the rough neural network for fault verification of a fighter plane is constructed, and the simulation results show that the method is feasible and efficient.

关 键 词：区间数 粗糙神经网络 故障认定 拓朴结构 学习算法 粗糙集 网络逼近定理 

分 类 号：TP183[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]