雷达体制识别专家系统的研究

在分析雷达体制特征的基础上，介绍了雷达体制识别专家系统。该系统综合利用各方面专家知识，采用不精确推理方法，不但能对参数完整的雷达进行识别，也能对参数不完整的雷达进行识别，并给出其识别可信度。     

雷达辐射源识别专家系统中的推理机设计

从雷达辐射源识别的特点出发，采用面向对象的方法分析了雷达辐射源识别专家系统的推理机的工作原理，给出了推理机的设计思想。介绍了识别的基本步骤；分析了事实库查询识别和规则推理优缺点，主要采用规则推理。给出了推理机的工作原理、推理方向和推理控制策略等。最后采用不精确推理中的确定性理论进行推理实现。应用结果显示，如此设计的推理机可以提高雷达辐射源的机器识别率。     

粗糙集在雷达辐射源识别中的应用

雷达辐射源识别既是雷达侦察系统中信号处理的重要内容,同时又为判断敌方武器威胁、战场态势评估提供依据。为准确解决辐射源识别问题,研究了粗糙集中基于可辨识矩阵和逻辑运算的属性约简算法,对决策表进行约简,减少了属性个数;并建立了一种基于粗糙集数据处理的雷达辐射源识别模型。最后用软件ROSE2对决策表进行属性值约简、提取规则,从而进一步识别新的雷达辐射源,结果验证了算法的合理性。     

故障智能诊断专家系统模型研究

基于专家系统的原理,模拟专家的思维活动,集众专家的领域知识,根据应用与管理系统问题特征,建立了故障智能诊断专家系统模型.该模型的知识表示使用了产生式规则形式,推理机采用了规则推理和不精确推理相结合的方法.在不确定性知识处理上,应用确定性理论建立了不精确推理模型.该模型通过人机交互功能及自学习功能,可自动获取和完善知识库中的知识,具有很好的实时性.     

Agent理论和技术在电子战中的应用

Agent是新兴的人工智能技术，具有许多特性。该文在设计开发雷达辐射源识别原型系统中，应用了Agent技术并着重实现了其自主性和自学习性等特性。认知过程中，知识和信念是有区别的，其特点是将知识库和信念库作为两个不同的库；通过人机交互、参数比较、加权评判及信念库和知识库的相互转换和更新，使系统能自我完善。通过在该辐射源识别原型系统中加入了智能体的知识，使电磁干扰系统具有一定的人工智能，从而对电磁环境的变化具有自适应能力。     

相控阵雷达识别专家系统的知识库建造

分析了相控阵雷达的基本原理和专家系统的结构,提出了一种相控阵雷达识别专家系统的知识库建造方法。该方法运用语义网络和面向对象的知识库建造思想,满足了相控阵雷达识别对专家系统的特殊要求。     

CBR在机械设备故障诊断系统中的应用

将基于案例的推理技术(Case-Based Reasoning,CBR)引入到机械设备故障诊断系统中,建立了机械设备故障知识库和征兆特征知识库,提出了设备故障诊断案例知识表示方法,建立案例知识库。利用层次分析法计算案例中各个征兆特征的权值,存入标准案例库。使用基于案例的检索和推理方法,实现了机械设备故障诊断系统。     

基于脉间特征深度学习的雷达辐射源识别

多功能雷达在复杂程序调度下,发射信号参数呈现取值范围宽、捷变速度快、变化随机性强等特点,非合作接收方难以对其建立有效的信号模型,给电子侦察系统的雷达辐射源识别带来严峻挑战。本文提出一种基于深度学习的复杂体制雷达辐射源识别方法,利用大样本全脉冲数据形成脉间参数变化的图像特征表示,从宏观上揭示雷达辐射源隐含的波形设计机理,并设计了基于AlexNet网络的图像特征深度学习网络开展辐射源识别,实测数据实验表明了本文的方法对一定时间跨度内的有限部同型多功能雷达具有良好的识别性能,为多功能雷达辐射源智能个体识别提供了新的解决思路。      

一种基于云模型理论的雷达辐射源识别方法

针对雷达辐射源识别问题,建立了基于云模型和信息融合的识别系统.利用云模型对区间型参数和离散型参数建模,计算被测辐射源的隶属度并将其作为基本概率赋值,运用时域和空域信息融合算法完成辐射源识别,给出了辐射源识别算法步骤,并建立了相应的辐射源识别系统,仿真结果表明所提出的识别算法和所建系统是有效的,并且识别率较高.     

基于CBR与RBR变压器检修策略专家系统设计

根据变压器评估状态量的特点和状态检修过程中存在的问题,对应用基于案例的推理方法与基于规则的推理方法建造专家系统进行了较深入的研究,并针对其各自的局限性,探讨了基于案例推理与规则推理相结合的专家系统的推理机。利用CBR与RBR相结合的方法可以提高专家系统的效率和准确性。     

雷达故障检测专家系统设计

新体制雷达系统的复杂性增加了雷达故障检测的难度。为保证雷达工作的可靠性和维修性能,首先根据雷达设备故障检测的特点,运用人工智能理论,提出了基于神经网络和专家系统相结合的检测技术,并把这种技术应用到雷达的故障检测中。概述了系统的基本结构,介绍了系统的功能、知识的获取和存储、推理机制、解释机制等,并给出了具体的检测实例,阐述了雷达故障检测专家系统组成和基于神经网络专家系统雷达发射系统故障检测。结果证明,利用神经网络技术建立的故障检测专家系统可提高雷达故障检测的正确性和效率。     

云推理在雷达干扰效果评估中的应用

鉴于雷达干扰效果评估在干扰资源优化分配中的重要地位,一种基于云模型定性规则推理的干扰效果评估方法被提出。首先对属性云模型进行参数设置,生成了一系列用云表示的基本概念集;然后基于云不确定性关联知识挖掘方法,构建了推理规则库,使得属性间的内在关联被突显出来;最后建立了基于云不确定性推理的干扰效果评估模型。通过实例,将云推理与模糊推理和概率推理进行比较,结果表明所建模型是合理的、可行的,该方法摆脱了以往概念层次的硬划分,实现了数据的软操作,通过定性推理过程,对数据对象进行定性概念的推理,实现了更符合人类思维活动的推理过程,具有更好的可操作性和可理解性。     

基于层次分析的火控系统故障诊断专家系统

火控系统是高科技的复杂系统,故障诊断的难度较大。通过对火控系统的功能结构与故障特性进行层次分析,在较小的功能结构范围内建立故障树层次诊断模型,然后以故障树表述专家知识,并通过故障树选取推理规则,以Windows为平台,以C＋＋Builder为编程语言,开发出具有友好的人机界面和解释功能并可进行二次开发的故障诊断专家系统。该专家系统的设计为火控系统的故障诊断带来便利。     

基于改进CBR的天气雷达故障诊断专家系统的研究

新一代天气雷达的出现,增加了雷达控制系统的复杂度和故障诊断的难度,为了保证天气雷达系统工作的可靠性和维修性能,设计了一种基于改进案例推理(CBR)的天气雷达智能故障专家诊断系统。首先,介绍了CBR的雷达故障诊断原理;然后,给出了利用相似距离函数和BP神经网络匹配法进行故障诊断的方法,并且讨论在CBR中如何加入硬件更换调整参数数据库。重点针对CINRAD/CC雷达天线伺服系统中的硬件特点,详细介绍了雷达伺服系统中电机驱动器及电机故障的CBR方法,以及硬件更换后对参数进行检测、设置的专家指导方案。详实的3个CINRAD/CC雷达故障诊断案例表明了该故障诊断专家系统的有效性与实用性。     

遥感卫星接收系统故障诊断专家系统设计

针对遥感卫星接收系统故障诊断智能化、自动化的技术需求,分析了遥感卫星接收系统的故障特征,给出了故障诊断专家系统的架构。通过对系统设备监测信息及任务流程的分析、故障树的建立与分析,利用产生式的知识表示方式,建立了故障诊断专家系统的知识库;采用启发式的正向推理模式,实现故障的定位。该故障诊断专家系统已用于实际工程项目,提高了遥感卫星接收系统故障诊断的效率。     

一种新的基于产生式规则的推理树结构

根据正向推理机推理的过程，以及专家系统知识库更新频率极小的特点，描述了一种新的基于产生式规则的推理树结构，这种树结构采用分层分类别的存储方法，大大提高了推理机推理效率。把工作的重心放在推理树的插入和删除算法上，以知识库的更新复杂性来换取专家系统推理机运行的速度。     

基于产生式的钻井液优化系统设计

产生式系统是人工智能中最典型的一种结构．本文以这种结构为基础构建了一个钻井液优化系统的知识库。但是简单的产生式专家系统存在的最主要问题是：规则库的组合爆炸与无效匹配对搜索效率的影响．以及非完整和不精确的数据给诊断结果带来的误差．本文应用模糊推理及模式识别算法．实现了专家知识的组织与钻井液优化设计。     

一种基于凸优化的装备能力指标权重赋值方法

针对装备能力评估中指标权重配置问题,提出了一种基于凸优化的指标权重赋值方法。首先,介绍了装备能力评估的指标体系设计原则及流程,并以机载雷达系统为例设计了其能力评估指标体系;然后基于极大熵准则,以最大化各指标权重的熵值总和作为目标函数,专家/历史经验知识等先验信息作为约束条件,构建指标权重配置凸优化模型,并利用凸优化工具箱求解指标权重;最后,通过案例分析验证该方法的有效性与合理性。