- 在對粗糙集理論和混沌遺傳算法的研究基礎上，提出了一種基于知識依賴度為啟發(fā)信息的混沌遺傳約簡算法，并應用到雷達故障診斷中。在該算法中，對隨機產生的二進制初始種群用屬性核加以限制，在適應度函數中引入了決策屬性對條件屬性的依賴度，并對交叉概率和變異概率進行了新的設計，對產生的新一代個體增加修正校驗算子。利用該算法對雷達故障進行診斷，獲取簡單而又能體現故障征兆與故障原因對應的診斷規(guī)則，避免了傳統基于故障樹的專家故障診斷系統準確性差、效率低的缺點。
- 關鍵字：
混沌遺傳算法 粗糙集 雷達故障診斷 知識依賴度 約簡 201509
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