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1、電子裝備的采購(gòu)費(fèi)用和保障維修費(fèi)用日益龐大,經(jīng)濟(jì)可承受性成為一個(gè)不可回避的問(wèn)題。據(jù)美國(guó)電子裝備綜合數(shù)據(jù)顯示,在整個(gè)電子裝備使用周期過(guò)程中,電子維修費(fèi)在總費(fèi)用比重中高達(dá)72%,并且與使用電子設(shè)備費(fèi)用相比,電子維修費(fèi)用在技術(shù)上更具有可壓縮性。由此可見(jiàn),對(duì)于電子裝備故障預(yù)測(cè)的研究是很有必要的。
本文學(xué)習(xí)了電子裝備故障預(yù)測(cè)的常用方法,深入研究了灰色系統(tǒng)理論知識(shí)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)理論知識(shí)。通過(guò)在灰色神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的完全融合中引入二次動(dòng)量項(xiàng)的方法,對(duì)傳統(tǒng)
2、的灰色神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)GNNM算法進(jìn)行改進(jìn),提出了灰色神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)MGNNM算法(Momentum-GreyNeuralNetworkModel),進(jìn)一步利用單調(diào)有界定理和夾逼性定理對(duì)其誤差序列進(jìn)行收斂性證明,從而對(duì)本文提出的MGNNM算法的穩(wěn)定性和收斂性進(jìn)行證明。最后,將MGNNM(1,1)算法應(yīng)用于雷達(dá)電子故障預(yù)測(cè)實(shí)例中,并與傳統(tǒng)的GNNM(1,1)算法進(jìn)行比較,通過(guò)對(duì)結(jié)果分析,得出MGNNM(1,1)模型較傳統(tǒng)GNNM(1,1)模型在預(yù)測(cè)時(shí)間
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