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一种基于混沌约简算法的雷达故障诊断分析

• 在对粗糙集理论和混沌遗传算法的研究基础上，提出了一种基于知识依赖度为启发信息的混沌遗传约简算法，并应用到雷达故障诊断中。在该算法中，对随机产生的二进制初始种群用属性核加以限制，在适应度函数中引入了决策属性对条件属性的依赖度，并对交叉概率和变异概率进行了新的设计，对产生的新一代个体增加修正校验算子。利用该算法对雷达故障进行诊断，获取简单而又能体现故障征兆与故障原因对应的诊断规则，避免了传统基于故障树的专家故障诊断系统准确性差、效率低的缺点。
• 关键字： 混沌遗传算法  粗糙集  雷达故障诊断  知识依赖度  约简  201509