海基系统性能退化分析：置信规则库优化预测方法

"该文主要探讨了海基系统性能退化机理的分析与预测，提出了基于置信规则库的方法来解决不确定性问题。海基系统的性能退化分析对提升其生存能力至关重要，但在处理不确定条件下的多元信息时，传统方法往往效果不佳。置信规则库（BRB）作为证据推理的一种知识库，虽然能处理不确定性，但面临参数精度优化和规则组合爆炸的挑战。针对这些问题，研究者采用了BRB的参数与结构联合优化策略，构建了双层优化的海基系统置信规则库最优决策结构，利用AIC（Akaike Information Criterion）作为外层模型的优化目标，MSE（Mean Square Error）作为内层模型的优化目标，实现了同时优化。通过比较模型输出与实际输出，并通过支持向量机（SVM）的实验验证，表明该方法能减少模型规则的数量，提高建模精度，有效验证了所提方法的可行性。" 这篇论文详细介绍了海基系统性能退化分析的重要性，尤其是在处理不确定性方面的困难。传统的分析方法在处理这类问题时可能不够有效，而置信规则库作为一种处理不确定性的工具，其内在的问题在于参数优化和规则组合的复杂性。为了克服这些挑战，作者提出了一个创新的解决方案，即结合BRB的参数和结构优化，创建了一个双层优化模型。这个模型以AIC作为整体模型选择的标准，以最小化信息损失，而MSE则用于内部模型的精细化，确保预测误差最小。 通过这种优化策略，海基系统的性能退化可以被更准确地预测，同时降低了模型的复杂性。实验结果证明，使用最优决策结构的BRB不仅减少了规则的数量，还提高了预测的精确度。这种方法的实用性和有效性通过支持向量机的对比实验得到了确认，为海基系统性能监测和维护提供了新的思路。 关键词涵盖了海基系统、退化分析、预测以及置信规则库，表明这篇研究集中在利用BRB来处理海基系统性能退化的不确定性问题，通过优化技术提高了预测的准确性和效率。这一工作对于海基系统的设计、管理和维护具有深远的理论与实践意义。