AFS結構分解算法及其在故障診斷中的應用.pdf_第1頁
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文檔簡介

1、自1965年，美國控制論專家查德(L.A.Zadeh)教授提出模糊集的概念以來，模糊集與系統(tǒng)理論作為一門新的工程數(shù)學方法，被人們廣泛研究并應用于各個領域.文獻[26-31]中提出的AFS(AxiomaticFuzzySet)理論是一種新的模糊數(shù)學分析方法，在AFS理論框架內，給出了依據(jù)原始數(shù)據(jù)和相關信息確定隸屬函數(shù)及其模糊邏輯運算的一個新算法，使得隸屬函數(shù)和模糊邏輯的建立更客觀、嚴密和統(tǒng)一.AFS理論已初步應用于數(shù)據(jù)挖掘，模式識別，故障

2、診斷等領域. 用AFS理論進行故障診斷時，由于AFS結構的復雜和龐大，增加了在實際應用中分析和診斷的難度，因而如何有效地降低AFS結構的復雜程度成為我們關注的焦點.文獻[28]在理論上論證了降低AFS結構的復雜程度的可行性.本文在文獻[28]理論研究的基礎上，具體提出了AFS結構直和分解算法，實現(xiàn)了把一個復雜的AFS結構劃分為若干個相互獨立的子AFS結構，使得同一個子AFS結構中的元素是相互關聯(lián)的，而不同子AFS結構中的元素是相

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