淺談基于分層模糊推理的墜機搜索方案研究論文
1.模型建立
本文采用模糊推理來評估各機型的整體性能。設計步驟如下：
第一步，確定輸入輸出，選擇語言變量，實現(xiàn)搜索飛機的性能參數(shù)模糊化。以速度和傳感器搜索直徑作為輸入變量構成的模糊推理機為例，速度v 用語言變量為：低速、中速、高速、超高速;搜索直徑用語言變量為：很小范圍、小范圍、中范圍、大范圍;輸出是搜索飛機的性能評估指數(shù)c，用5 個語言變量為：弱、較弱、中等、較強、強。
第二步，確定每個語言變量的隸屬度函數(shù)。搜索飛機速度，搜索范圍和搜索飛機的性能評估指數(shù)的隸屬度函數(shù)。
第三步，設計模糊推理規(guī)則庫，選擇模糊推理機。建立速度—搜索范圍推理規(guī)則。當搜索飛機的速度越大，傳感器搜索范圍越大時，搜索飛機的性能評價越高，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計出航程—搜索范圍推理機、續(xù)航時間—搜索范圍推理機。共3 個左層單模糊推理器，每個模糊推理器的推理結果是一個依據(jù)輸入變量從而得到搜索飛機的性能評估指數(shù)，3層推理器得到3 個性能評估指數(shù)(c1,c2,c3)。
然后， 利用模型1 中的數(shù)據(jù)依次求出各機型3 個性能評估指數(shù)。
其中，cji (i=1,2,...7,j=1,2,3)為第 種機型對應的第j 個性能評估指數(shù)。
第四步，對矩陣C 的數(shù)據(jù)進行融合處理，得到3 個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， 對數(shù)據(jù)融合和歸一化的結果即為搜索飛機性能評價數(shù)值結果pi。
2.模型求解
這里總共使用7 種機型的數(shù)據(jù)主要考慮航程、探測范圍、單位時間耗油量、續(xù)航時間、四個參數(shù)指標。A 型機各參數(shù)值依次為：6477、120、74、5;B 型機：550、200、52、2.5;C 型機860、200、58、4.5;D 型機：964、180、64、4.8;E 型機：3380、400、240、4.4;F 型機：1339、150、80、6.3。假定搜索區(qū)域為正八邊形，面積為S。
首先，求解速度和傳感器探測范圍作為輸入變量構成的模糊推理機。
第一步，速度、探測范圍、搜索飛機的性能評估指數(shù)c1的語言變量均依次用1、2、3、4 描述。
第二步，確定每個語言變量的隸屬度函數(shù)。其中探測范圍的等級按遞增的方式分為4 等級， 范圍依次為：100~150,150~200,200~250,250 以上;速度的等級也按遞增的方式分為4 個等級，范圍依次為：190~200，200~210，210~220,220 以上。
第三步，設計模糊推理規(guī)則庫，選擇模糊推理機。構造的速度-探測范圍推理規(guī)則用矩陣nji表示， 代表第i 個級別的速度和第j 個級別的探測范圍對應的性能評估指數(shù)。
同理， 航程的隸屬度劃分為4 個等級。范圍依次為：0~800，800~1200，1200~1600，1600 以上。由航程推理機得到搜索飛機的性能評價指數(shù)為c2。續(xù)航時間的隸屬度劃分為4 個等級。范圍依次為：0~2，2~4，4~6，6 以上。由續(xù)航時間推理機得到搜索飛機的性能評價指數(shù)為c3。均符合上述推理規(guī)則表。
然后，依次找到各機型對應的性能指數(shù)(c1,c2,c3)。
第四步，對矩陣C 中的數(shù)據(jù)進行融合處理，得到3 個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A 進行歸一化處理，即可得到各機型分配百分比pi的值。結果如下：0.1633、0.0816、0.0816、0.1224、0.4252、0.1224、0.0034。
第六步，在每種機型分配的區(qū)域內(nèi)，確定應該分配的該機型的架數(shù)。
劃分思想如下： 用m1 ：m2 ：...：m7來表示七種機型的分配的比例，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， 進而可以依次求出各機型分配的區(qū)域面積：m1 s，m2 s，...，m7 s。之后， 為各區(qū)域確定該機型飛機所以分配的架數(shù)。飛機架數(shù)的確定可用給定的分割區(qū)域的面積除以每架飛機一次所能搜索的區(qū)域面積即可得到該區(qū)域應分配飛機的架數(shù)。
假設，總的搜索區(qū)域面積S 為7560000 平方公里，則各機型應分配的架數(shù)依次為：3、6、4、6、6、3、5。
3.靈敏度分析
在模型中，通過改變雷達探測范圍w 的數(shù)值，使其依次為：w+10，w+30，w+50， 通過計算, 上述結果在不同雷達探測范圍下的誤差為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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