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淺談基于分層模糊推理的墜機(jī)搜索方案研究論文
1.模型建立
本文采用模糊推理來(lái)評(píng)估各機(jī)型的整體性能。設(shè)計(jì)步驟如下：
第一步，確定輸入輸出，選擇語(yǔ)言變量，實(shí)現(xiàn)搜索飛機(jī)的性能參數(shù)模糊化。以速度和傳感器搜索直徑作為輸入變量構(gòu)成的模糊推理機(jī)為例，速度v 用語(yǔ)言變量為：低速、中速、高速、超高速;搜索直徑用語(yǔ)言變量為：很小范圍、小范圍、中范圍、大范圍;輸出是搜索飛機(jī)的性能評(píng)估指數(shù)c，用5 個(gè)語(yǔ)言變量為：弱、較弱、中等、較強(qiáng)、強(qiáng)。
第二步，確定每個(gè)語(yǔ)言變量的隸屬度函數(shù)。搜索飛機(jī)速度，搜索范圍和搜索飛機(jī)的性能評(píng)估指數(shù)的隸屬度函數(shù)。
第三步，設(shè)計(jì)模糊推理規(guī)則庫(kù)，選擇模糊推理機(jī)。建立速度—搜索范圍推理規(guī)則。當(dāng)搜索飛機(jī)的速度越大，傳感器搜索范圍越大時(shí)，搜索飛機(jī)的性能評(píng)價(jià)越高，分配給它的區(qū)域面積也就越大。
同理，按照上述方法可以設(shè)計(jì)出航程—搜索范圍推理機(jī)、續(xù)航時(shí)間—搜索范圍推理機(jī)。共3 個(gè)左層單模糊推理器，每個(gè)模糊推理器的推理結(jié)果是一個(gè)依據(jù)輸入變量從而得到搜索飛機(jī)的性能評(píng)估指數(shù)，3層推理器得到3 個(gè)性能評(píng)估指數(shù)(c1,c2,c3)。
然后， 利用模型1 中的數(shù)據(jù)依次求出各機(jī)型3 個(gè)性能評(píng)估指數(shù)。
其中，cji (i=1,2,...7,j=1,2,3)為第 種機(jī)型對(duì)應(yīng)的第j 個(gè)性能評(píng)估指數(shù)。
第四步，對(duì)矩陣C 的數(shù)據(jù)進(jìn)行融合處理，得到3 個(gè)模糊推理器的綜合模糊輸出，數(shù)據(jù)融合采用乘積的形式。
第五步， 對(duì)數(shù)據(jù)融合和歸一化的結(jié)果即為搜索飛機(jī)性能評(píng)價(jià)數(shù)值結(jié)果pi。
2.模型求解
這里總共使用7 種機(jī)型的數(shù)據(jù)主要考慮航程、探測(cè)范圍、單位時(shí)間耗油量、續(xù)航時(shí)間、四個(gè)參數(shù)指標(biāo)。A 型機(jī)各參數(shù)值依次為：6477、120、74、5;B 型機(jī)：550、200、52、2.5;C 型機(jī)860、200、58、4.5;D 型機(jī)：964、180、64、4.8;E 型機(jī)：3380、400、240、4.4;F 型機(jī)：1339、150、80、6.3。假定搜索區(qū)域?yàn)檎诉呅�，面積為S。
首先，求解速度和傳感器探測(cè)范圍作為輸入變量構(gòu)成的模糊推理機(jī)。
第一步，速度、探測(cè)范圍、搜索飛機(jī)的性能評(píng)估指數(shù)c1的語(yǔ)言變量均依次用1、2、3、4 描述。
第二步，確定每個(gè)語(yǔ)言變量的隸屬度函數(shù)。其中探測(cè)范圍的等級(jí)按遞增的方式分為4 等級(jí)， 范圍依次為：100~150,150~200,200~250,250 以上;速度的等級(jí)也按遞增的方式分為4 個(gè)等級(jí)，范圍依次為：190~200，200~210，210~220,220 以上。
第三步，設(shè)計(jì)模糊推理規(guī)則庫(kù)，選擇模糊推理機(jī)。構(gòu)造的速度-探測(cè)范圍推理規(guī)則用矩陣nji表示， 代表第i 個(gè)級(jí)別的速度和第j 個(gè)級(jí)別的探測(cè)范圍對(duì)應(yīng)的性能評(píng)估指數(shù)。
同理， 航程的隸屬度劃分為4 個(gè)等級(jí)。范圍依次為：0~800，800~1200，1200~1600，1600 以上。由航程推理機(jī)得到搜索飛機(jī)的性能評(píng)價(jià)指數(shù)為c2。續(xù)航時(shí)間的隸屬度劃分為4 個(gè)等級(jí)。范圍依次為：0~2，2~4，4~6，6 以上。由續(xù)航時(shí)間推理機(jī)得到搜索飛機(jī)的性能評(píng)價(jià)指數(shù)為c3。均符合上述推理規(guī)則表。
然后，依次找到各機(jī)型對(duì)應(yīng)的性能指數(shù)(c1,c2,c3)。
第四步，對(duì)矩陣C 中的數(shù)據(jù)進(jìn)行融合處理，得到3 個(gè)模糊推理器的綜合模糊輸出。數(shù)據(jù)融合采用乘積的形式，求出的A 的值為：
A=[48 24 24 36 125 36 1]
第五步，對(duì)A 進(jìn)行歸一化處理，即可得到各機(jī)型分配百分比pi的值。結(jié)果如下：0.1633、0.0816、0.0816、0.1224、0.4252、0.1224、0.0034。
第六步，在每種機(jī)型分配的區(qū)域內(nèi)，確定應(yīng)該分配的該機(jī)型的架數(shù)。
劃分思想如下： 用m1 ：m2 ：...：m7來(lái)表示七種機(jī)型的分配的比例，S 表示區(qū)域的最小分割單位的面積。則各區(qū)域依次分配的面積為：m1s，m2 s，...，m7 s。
從而可以求出s 的值， 進(jìn)而可以依次求出各機(jī)型分配的區(qū)域面積：m1 s，m2 s，...，m7 s。之后， 為各區(qū)域確定該機(jī)型飛機(jī)所以分配的架數(shù)。飛機(jī)架數(shù)的確定可用給定的分割區(qū)域的面積除以每架飛機(jī)一次所能搜索的區(qū)域面積即可得到該區(qū)域應(yīng)分配飛機(jī)的架數(shù)。
假設(shè)，總的搜索區(qū)域面積S 為7560000 平方公里，則各機(jī)型應(yīng)分配的架數(shù)依次為：3、6、4、6、6、3、5。
3.靈敏度分析
在模型中，通過(guò)改變雷達(dá)探測(cè)范圍w 的數(shù)值，使其依次為：w+10，w+30，w+50， 通過(guò)計(jì)算, 上述結(jié)果在不同雷達(dá)探測(cè)范圍下的誤差為0.0055。根據(jù)模型靈敏度可以看出該模型是理想的。
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