基于粗糙神经网络的歼击机操纵面智能故障诊断 (2004年)

提出了一种基于粗糙神经网络的歼击机操纵面故障诊断方法。给出并证明了可利用粗集方法对故障信息进行快速特征提取的方法，用其作为神经网络的前置系统进行信息预处理，减少了所需样本数目，从而简化了神经网络结构，减少了网络训练时间，并且充分利用了神经网络容错及抗干扰能力，有效地降低了故障诊断中的误报率和漏报率。该方法可以进行组合故障的诊断，且具有较好的鲁棒性。仿真实验说明了该方法的有效性和实用性。