一种改进的基于案例推理的建模算法

基于案例推理的方法是一种基于知识获取的方法,也是一种新型的基于数据驱动的建模方法。基于案例推理的核心是案例检索。针对基于案例推理系统中案例检索工作,本文提出了一种改进的K最近邻回归建模算法。首先,基于聚类思想的最近邻回归算法可以实现对案例库的有效划分,从而提高案例检索质量;其次,针对K最近邻算法中邻居个数的选取问题,采用粒子群算法确定需要的邻居个数,取代传统的依靠经验确定邻居个数K的做法。通过对Mackey-Glass混沌时间序列数据进行仿真预测,验证了该方法的可行性。     

基于案例推理的信用风险控制系统

以复杂型信用风险控制问题为应用背景,为了进一步提高案例推理系统的有效性,构建了一种新型的案例推理系统架构.采用了基于框架的案例表达方式,提出了基于改进模糊贴近度的一种案例匹配新方法,提出了统计分析与规划模型相结合的案例调整方式,探讨了几种适用的具体案例维护方法.通过系统实例运行,验证了系统的有效性与准确性.与传统的最邻近法相比,基于模糊贴近度的案例匹配方法提高了匹配精度,同时,新的案例调整方式提高了解的质量.     

基于光谱归一化的阔叶林LAI遥感估算模型适用性分析

针对基于植被指数(Ⅵ)的森林叶面积指数(LAI)统计模型反演方法通用性较差的问题,研究基于光谱响应函数的不同传感器相似波段的光谱归一化方法,构建基于光谱归一化的阔叶林LAI遥感估算模型,并分析光谱归一化前后LAI估算模型对不同传感器的适用性.以福州市ALOS AVNIR -2、Landsat5 TM和MODIS作为多传...     

基于多元线性回归与工程造价倒算的土木工程投资估算方法研究

土木工程在我国经济和社会发展中占有重要地位,造价控制是工程项目三大目标之一.本文通过建立同类型土木工程模型库、利用高精度土木工程造价预决算结果倒推低精度的思路,结合多元线性回归统计模型并科学合理将其利用.具有满足精度要求和使用方便的实用价值.利用基于多元线性回归与工程造价倒算的土木工程造价估算模型在住宅工程实际案例的计算中表明,此方法是有效的,而且在使用时只需要将建筑面积和建筑高度代入模型便可得出结果,十分便利,它为土木工程造价估算决策提供有价值的参考依据.     

基于高分3号和高分2号叶面积指数反演与分析

针对光学数据反演叶面积指数(LAI)容易受到云雾遮挡和光学遥感信息饱和的问题,根据雷达散射机制和Yamaguchi分解,提出了极化分解植被指数,利用光学植被指数和极分解植被指数融合形成光学与微波极化分解融合植被指数;利用光学与微波极化分解融合植被指数与实测数据建立回归模型反演叶面积指数,并对该模型精度评价.实验表明:光学与微波极化分解融合植被指数与实测数据建立回归模型反演叶面积指数的精度要优于极化分解植被指数和光学植被指数与实测数据建立的回归模型,其中MRVI与LAI建立回归模型是最优的,R~2达到0.7262,RMSE到达0.3548.综上所述,光学与微波极化分解融合植被指数不仅充分利用雷达能够穿透浓密植物的特性,而且融合光学数据对叶面积指数的反演敏感性,更能准确的反演叶面积指数.     

锂离子电池参数辨识与SOC估算研究

电池SOC的估算精度是影响电动汽车性能的重要因素之一.针对传统的卡尔曼滤波方法在滤波时,需要已知系统噪声统计特性这一问题,本文在采用RC等效电路模型,运用多元线性回归方法辨识得到电池模型参数后,提出了采用模糊自适应卡尔曼滤波算法来估算电池SOC.城市道路循环工况仿真对比结果表明,该算法相比传统卡尔曼滤波方法具有更高精度,且能够将误差保持在2%以内,较好地提高了SOC估算精度.     

基于MODIS数据的祁连山南坡土壤水分反演研究

利用2015年7月MODIS影像数据,结合野外实测数据,对比不同土壤深度下不同反演模型的估算精度.选用植被供水指数、植被缺水指数、温度植被干旱指数与实测土壤含水量数据进行回归分析.结果表明:在祁连山南坡植被生长季中,MODIS数据估算土壤水分的最佳深度为0-10cm.温度植被干旱指数在估算精度上最高.在此基础上建立了基于温度植被干旱指数的土壤水分监测模型.     

黄河源区高寒草地植被覆盖度反演模型精度评价

植被覆盖度是许多气候、水文、生态等模型的重要输入参数,其估算精度的提高对相应模型的改进及模拟精度的提高具有重要的现实意义。本研究以黄河源为研究区域,基于大量与卫星遥感像元空间尺度匹配的实测植被覆盖度数据,评估了回归模型法、像元分解法、神经网络算法三种常用植被覆盖度遥感估算方法的反演精度。结果表明:回归模型法中基于归一化植被指数(NDVI)的反演精度高于其他植被指数;像元二分法中,变量因子(L)的加入不能显著提高反演精度;反向传播(BP)神经网络算法应用植被指数替换卫星遥感反射率数据作为驱动数据,反演精度显著提高。因此,通过比较和优化可以提高植被覆盖度的反演精度,但每类反演方法的最高反演精度差异不显著。     

基于着色Petri 网(CPN)在案例推理(CBR)中的应用研究

案例推理（CBR）是人工智能的一种新求解方法,其中案例检索（case retrieval）是案例推理过程的一个重要环节。在CBR基础上引入了Petri网理论,建立了眼科疾病诊治基于案例推理的着色Petri网（CPN）模型,研究探讨了该模型在CBR系统的案例检索中的实际应用。     

介绍一种小麦生育后期和玉米不拔取样株测定叶面积指数的方法

一、小麦叶面积指数的测定法小麦叶面积指数是小麦群体结构的重要指标之一,也是衡量小麦生长状态是否适当的重要标志。因此,需要在小麦不同生育时期测定叶面积指数,作为确定下一步管理措施的依据。并为总结小麦高产经验积累数据。 (一)目前应用较普遍的小麦叶面积指数测定法测定叶面积指数可以有不同的方法,当前应用比较多的是称重法。其操作步骤如下:从     

用CASI遥感数据估计横跨美国俄勒冈州针叶林叶面积指数

使用三类模型技术,对小型航空光谱制图成像仪(CASI)数据被用作估计针叶林叶面积指数(LAI)的潜力进行研究。三类技术为:单变量回归,多变量回归和植被指数(VI)基础的LAI估计模型。沿横跨美国俄勒冈州的各植被区选择四个研究立地,分别测定和收集LAI数据和CASI图像数据。CASI数据经校准后,研究其与LAI测定值的关系。结果说明二种成像方式的CASI数据对于LAI估计具有相似的效率。与其它两种技术比,逐步回归方法导致较高的LAI预测精度。在单变量回归和VI基础法中使用NDVI,比起其它形式的CASI数据能产生较好的效果。     

基于范例推理的控压钻井方式评价

提出一种基于范例推理的控压钻井选型方法。首先大量调研成功实施控压钻井的实例为源数据库,然后根据范例推理理论建立控压钻井选型模型,利用该模型对三个区块不同地层进行控压钻井选型研究,得出具体的计算结果,并且对选型结果进行评价。通过基于范例推理的控压钻井选型研究将钻井工程与范例推理有机结合,对解决钻井工程领域不确定性问题提供一种有意义的尝试。使范例推理在具体的工程应用向前迈进了一步,并且为控压钻井适应性分析提供一种全新的研究方法,在学术和钻井工程应用上具有重要的价值。     

在NAT后的主机之间建立TCP连接的研究

随着防火墙及网络地址转换（NAT）设备的流行,这对P2P协议建立连接造成了极大的问题。当配置了NAT之后,它们限制了由外网发起到内网的建立连接请求。为解决此问题提出了在两台NAT之后的主机之间直接建立TCP连接的新机制,这种机制只需要来自第三方主机的简单帮助即可。通过这种机制,我们可以在传统NAT之后的两台主机间建立直接的TCP连接。一旦连接建立之后,应用程序就可以使用标准的TCP实现相互通讯了。     

基于案例推理的知识库系统设计

基于案例推理技术是近年出现的具有一定的代表性的推理技术,利用这种技术进行知识库系统设计可简化问题,提高效率。从基于案例推理机制入手,阐述了基于案例推理知识库系统的工作过程和原理,提出了系统设计的方法。     

基于回归分析和规则推理的实例调整机制

在基于实例推理设计系统中,为了能够灵活、快速、准确地进行实例调整,提出了基于回归分析和规则推理相结合的调整机制。以推力轴承设计为研究对象,阐述了该方法的实施过程。确定实例属性和润滑性能为自变量和因变量,利用热弹性流体动力润滑程序进行数学试验得到样本数据,并绘制曲线图。根据曲线变化趋势提取设计规则,剖析润滑机理,从而指导调整的方向;采用回归分析建立样本数据的回归模型,指导实例做定量调整。最后,将提出的调整机制在某推力轴承方案设计中进行应用,得到了预期的设计效果,从而验证了该方法的可行性和有效性。     

基于案例推理和数据融合的煤与瓦斯突出预测

为了实现对煤与瓦斯突出快速、准确和动态预测,确保煤矿安全生产,考虑影响煤与瓦斯突出多种因素,提出了一种基于案例推理和数据融合技术的煤与瓦斯突出预测方法.利用基于均值的分批估计融合方法对判别煤与瓦斯突出指标的多传感器数据进行处理以获取更为准确、可靠的数据以提高预测准确性,以获得的多种判别煤与瓦斯突出指标数据为输入利用案例...     

双层基于案例推理机制的设计

研究了双层基于案例推理机制的设计,讨论了基于案例推理的基本原理与方法,研究了基于案例修改的数学模型、修改原则、修改模型的构建、修改的匹配算法,介绍了基于案例推理和基于案例修改的学习与维护过程。     

CBR和RBR的无人机自主空战战术决策

针对空战中无人作战飞机战术决策自主化问题,提出了基于案例推理（CBR）和规则推理(RBR)的战术决策方法。在剖析战术决策案例特征的基础上,设计了一种基于框架结构的案例表示方法,并引入结构相似度和云模型理论,以改进传统的最近邻检索算法。最后,利用基于案例推理和规则推理设计的战术决策GUI界面,能够快速地从库中检索出与当前空战态势最匹配的战术决策源案例,证明了该方法具有较好的有效性。     

协同商务环境下基于案例推理机制研究

在激烈的市场竞争中,为企业提供一种整合企业内外资源进行企业运作的策略显得尤为重要．协同商务正是为了满足企业这样的要求而出现的新的管理理念,通过跨组织的知识共享和重用,在协同工作的过程中寻求新的商业机会,最终敏捷地制造和提供更加适合客户需求的产品和服务．基于案例推理（CBR）是一种重用历史问题的解决方案以得到新问题解决方案的技术,把CBR技术应用于协同商务,提出基于案例的协同商务推理模型,并研究了协同商务条件下的案例协同推理过程．     

城市公共交通智能调度专家系统的研究

根据城市公共交通调度、专家系统知识及模糊控制理论建立了公交智能调度专家系统。该系统采用案例与规则两级推理机制,通过产生式规则实现对知识的表达,应用关系型数据库实现对知识的管理与操作。案例推理中设计了代码与属性两层匹配的推理策略,针对实际调度中的不精确判断,根据模糊控制与模糊推理的思想设计了模糊规则与模糊推理策略实现了基于规则的推理。该系统对实现公交系统智能化、提高公交调度的质量和效率具有重要的意义。