關鍵詞：狀態評估 線性神經網絡 專家經驗融合 

摘要：針對通抗裝備性能參數眾多,利用傳統方法進行狀態評估過程復雜的問題,提出一種基于線性神經網絡與DS證據理論的分層評估模型.對裝備檢測數據按照功能不同分類,建立兩層評估指標體系;對裝備檢測數據進行形式分類,對范圍型和閾值型指標分別進行歸一化處理.上述模型結合了線性神經網絡降低多屬性系統評估復雜度與D-S證據理論能夠將不同專家經驗融合的優點.通過對通抗裝備檢測數據進行實例分析,驗證了該模型應用于通抗裝備狀態評估中的有效性.上述模型能夠將不同類型的專家經驗分別體現在神經網絡權重與專家隸屬度函數參數設置上,提高了通抗裝備狀態評估的準確性,為更好地進行通抗裝備維護提供支持.

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