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本文以任意预粗糙代数为赋值格的粗糙逻辑为研究对象,基于格赋值理论,通过在预粗糙代数赋值格和全体公式集上分别建立概率测度,利用积分方法提出了粗糙逻辑中公式的一种新的粗糙概率真度.证明了粗糙概率真度的MP规则、HS规则和交推理规则,同时引入了公式的精确度和粗糙度的概念.基于粗糙概率真度,提出公式间的9种粗糙相似度和伪距离,进而提出3种近似推理模式,研究了相关性质.将计量逻辑学中的相关理论推广到以预粗糙代数为赋值格的粗糙逻辑上,为基于粗糙概率真度的程度化推理提供了一种可能的框架. 相似文献
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对故障电路进行特征提取与分类是模拟电路诊断的两个重要环节。现有方法多对时域响应信号进行小波变换以提取故障特征,并用神经网络或支持向量机方法实现对故障进行分类。为提高模拟电路故障诊断率,提出一种新的特征选取方法:在模拟电路的时域响应中对其进行小波变换,并对变换得到的高频细节系数统计平均值、标准偏差、峭度、熵和偏斜度等统计特征,并建立以支持向量机为分类器的故障诊断系统。以两种常见电路为例,实验结果表明,提出方法对常见电路进行故障诊断,准确率得到提升,精度达到99%以上,优于传统单纯小波系数分析方法,适用于模拟电路的故障诊断。 相似文献
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对模拟故障电路进行特征提取与分类是模拟电路诊断的两个重要环节。现有方法多对时域响应信号进行小波变换以提取故障特征,并用神经网络或支持向量机方法实现对故障进行分类。为提高模拟电路故障诊断率,提出一种局域均值分解(LMD)与SVM相结合的新算法。该算法运用局域均值算法(LMD),将其自适应地分解为一系列单分量调幅-调频信号(PF),通过提取电路正常和故障状态的特征,运用SVM对其分类,获得诊断效率。仿真实验结果表明,该方法对模拟电路的故障诊断精度达到98%以上,适用于模拟电路的故障诊断。 相似文献
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