改进的多版本软件扩展表决系统

本文提出了一种改进的扩展表决系统，该系统是利用自动分析表决系统可靠性等参数的工具来构建的。在软件容错中采用N-模块冗余（N-Modular Redundancy-NMR）及N-版本编程（N-version Programming），应用表决技术，可以屏蔽整个软件系统中出错的部分。在实践中直接应用理论的表决模型会发现很难得到理论分析的结果。针对这样的问题，本文提出一种基于多数（plurality）的扩展表决系统：使用构造决策树的方法和进行DFT遍历作为自动化的计算工具；通过对基本的多数表决系统进行模型扩展，加入指导性规则对决策树进行重构，以自动计算工具的结果作为参考，从而选择更加可靠的表决结果作为输出。最终的模拟测试表明，所提出的扩展表决系统能够提高系统输出的正确率。     

多种属性选取标准“多数表决”优化决策树研究

测试属性的选取即属性选择标准是构建决策树的关键及核心,对于同样的数据集,不同的属性选取标准构建的决策树有可能差别很大。对于不知采用何种属性选择标准或者没有一种标准适合所处理的数据集,本文提出了一种解决的方法,即多种属性选取标准多数表决优化决策树算法,该算法利用"专家会诊"的思想,构建决策树,具有更广的适应性和更可能高的准确率。     

基于自检测的多数一致表决算法

为了解决多数一致表决算法在不一致情况下没有输出的问题和更好地应对瞬时错误,设计了一种基于自检测的多数一致表决算法。该算法通过分散于任务代码中的检测代码实时地收集瞬时错误信息,作为表决的辅助信息。设计了一个能收集内存(RAM)和算术逻辑单元(ALU)错误信息的检测序列,构造了一个简单的代码解释器,从机理上仿真了检测密度、错误持续时间、单个模块可靠性等因素对该表决算法的影响。结果表明,最好的情况下,该算法正确性比扩展的基于历史信息的多数一致算法、多数一致中值法分别提高3%和15%。     

多通道余度模型的表决控制算法和可靠性分析

同步在多通道余度模型的研究和应用中是一项关键性技术,针对此问题中存在的基于多交叉通道模型和同步时间的静态分配策略,提出同步中的动态时间容错方法,设计基于时间容错的动态表决控制算法.理论分析表明,时间容错的动态表决控制算法扩展了任务处理的时间窗口,极大地提高了对瞬时干扰的抵御能力,从而大幅度提高了余度系统的可靠性.     

表决系统的模糊－随机可靠度计算

本文在同时考虑模糊性和随机性的基础上，应用模糊数学的原理和方法，建立了表决系统的模糊－随机可靠度计算的基本理论     

表决系统的模糊－随机可靠度计算

本文在同时考虑模糊性和随机性的基础上，应用模糊数学的原理和方法，建立了表决系统的模糊－随机可靠度计算的基本理论     

基于模糊状态的可修表决系统可靠性分析

首先ａｒｋｏｖ链对可修表决系统的各个状态进行分析,得出了系统各状态的概率,然后对可修表决系统的故障进行分析,通过定义系统各养育地模糊成功隶属函数,利用基于模糊状态的可靠性理论对可修表决系统进行可靠性分析,并比较其结果与传统可靠性理论的不同之处,可以看出模糊可靠度不仅反映故障类别对系统的影响程度,而且直接反映故障状态概率的变化,模糊可靠度全面刻划了系统的可靠性行为,最后给出了表决系统的计算示例。     

基于Copula函数的相依部件表决系统的可靠性研究

在可靠性理论中，部件相互独立是相依的特殊情况．可靠性数学研究系统的可靠性时，都是在假设部件之间相互独立的条件下进行的．本文应用Copula函数研究部件相依时表决系统的可靠性，分析系统的可靠度与Copula函数间的关系，揭示部件相依关系对表决系统可靠度的影响规律．     

基于多策略决策树剪枝算法的入侵检测系统

决策树是数据挖掘技术中一种有效的分类方法,使用该方法的入侵检测系统能够更加准确高效的对网络数据进行处理和告警.然而面对庞大的网络数据集,生成的决策树规模常常较大,难以理解.本文提出一种多策略的剪枝算法修剪生成的决策树,来提高入侵检测系统的效率和准确性.     

数据挖掘之决策树方法概述

数据挖掘在科研和商业应用中正发挥着越来越重要的作用。分类器是数据挖掘的一种基本方法，决策树是一种最重要的分类器。本文介绍了分类器中的决策树方法及其优点，决策树表示法，决策树构造思想，并比较了各种重要的决策树算法。介绍了决策树算法的实现工具，决策树与数据仓库的结合，决策树的适用范围及应用，最后探讨了决策树的发展趋势。     

基于多分类器结合的IKONOS影像城市植被类型识别

采用多分类器结合的方法对城市植被进行分类.首先,以分割获得的城市植被分布斑块为处理基元,在不同特征空间中采集不同的样本,通过ISODATA、马氏距离、最大似然、人工神经网络和专家系统法进行分类,并计算各分类结果的关联程度和各植被类型识别的先验概率;然后利用专家投票的大多数规则对分类结果组合,未分类的对象按照先验识别概率最高的结果归类.精度评价表明:多分类器结合方法显著提高了信息识别的能力;采用多分类器结合的方法比单个分类器获得的最高分类精度提高5.5%,Kappa系数提高7.4%;Z统计值均为负,且均通过95%的置信水平检验.     

一种决策系统的自动生成工具

本文讨论了一种决策系统的自动生成工具的设计原理与实现方法.该工具能够辅助人们去建立一种基于决策表的决策模型,自动进行各种检验,并能将此模型转换成另外两种决策模型.此外,该工具还能够进一步自动生成决策处理系统.     

Reliability Analysis of Electrical System of CNC Machine Tool Based on Dynamic Fault Tree Analysis Method

The electrical system of CNC machine tool is very complex which involves many uncertain factors and dynamic stochastic characteristics when failure occurs.Therefore,the traditional system reliability analysis method,fault tree analysis(FTA)method,based on static logic and static failure mechanism is no longer applicable for dynamic systems reliability analysis.Dynamic fault tree(DFT)analysis method can solve this problem effectively.In this method,DFT first should be pretreated to get a simplified fault tree(FT);then the FT was modularized to get the independent static subtrees and dynamic subtrees.Binary decision diagram(BDD)analysis method was used to analyze static subtrees,while an approximation algorithm was used to deal with dynamic subtrees.When the scale of each subtree is smaller than the system scale,the analysis efficiency can be improved significantly.At last,the usefulness of this DFT analysis method was proved by applying it to analyzing the reliability of electrical system.     

基于GBDT的城轨塞拉门早期机械故障诊断

为了提高城轨塞拉门系统的智能化水平,增强城轨塞拉门运行的安全性、可靠性,提出一种基于ReliefF优化梯度提升决策树的塞拉门早期故障诊断方法,对塞拉门故障隐患进行实时有效监测和排查.在不同早期故障类型下进行城轨塞拉门早期故障试验,利用传感器采集塞拉门电机转速、转矩以及电流,通过特征工程建立数据集;运用ReliefF多分...     

基于功能危险分析的数控机床主传动系统故障树分析

针对数控机床主传动系统故障树分析中顶事件选择片面的问题,指出进行功能危险分析为顶事件的选择提供技术和理论依据,即以功能危险分析的输出作为故障树分析的输入建立故障树.采用上行法对故障树求最小割集并进行分析,确定出系统的薄弱环节,验证了应用功能危险分析技术确定故障树顶事件的有效性.     

Fault Tree Analysis of CNC Machine Tool Based on BDD Technology

CNC machine tool is a large complex system which contains both mechanical and electrical components.As one of these components,the spindle is crucial for the performance of CNC machine tool.To improve the quality of CNC machine,the reliability of spindle was evaluated in this paper using a fault tree analysis(FTA)method.The FTA method is a set of calculation methods based on Boolean algebra.However,it is difficult to analyze a large and complex fault tree with inaccurate results and low efficiency as well as the complexity of time and space.Both of them will result in the so-called "combinatorial explosion".To overcome this problem,the analysis method based on binary decision diagram(BDD)was introduced in our works,and a sorting method about bottom events was also recommended which can reduce the size of the BDD effectively.     

基于GBDT的串联结构微电网 与电网交互稳定性评估

针对微源逆变器串联微电网中,微源投切对微电网与电网交互稳定性影响机理复杂,传统方法建模困难且无法及时决策的问题,提出一种基于梯度提升决策树(gradient boost-ing decision tree,GBDT)模型的交互稳定性评估方法.首先提出微源投切特征函数的构造方法,所提方法能够有效提取采用载波移相SPWM调制的串联结构系统中特有的投切微源位置特征,同时具有降低特征维数、提高模型效率、通过简单拟合使模型具备迁移能力的优势;其次将交互稳定性评估视为多分类任务,且对其中较不稳定样本进行谐振频段预测,从而可针对不同投切工况采取不同应对策略.在验证集和新建测试集上的测试结果表明特征提取方法正确、有效,可为类似串联结构系统在电能质量分析、优化运行等方面提供方法参考;所建模型泛化能力强且具有实用性,可为并网运行系统稳定性在线分析及决策提供新思路.     

基于Rough Sets-C4.5的故障征兆提取与判别

针对原始信息系统往往存在大量重复样本和冗余属性,从而影响实际故障诊断的精度和速度这一问题,介绍了一种基于粗糙集和决策树C4.5算法相融合的故障诊断模型,用于设备的精确和快速故障诊断.利用粗糙集具有较强的处理不确定和不完备信息的能力,对原始样本集进行离散化及约简处理;同时,利用决策树C4.5算法对约简后的决策表进行快速学习并形成树状故障分类器.以实例介绍了利用该模型进行故障诊断的完整过程.     

在非时齐马氏决策过程中的动态贝叶斯网络研究

提出了用动态贝叶斯网络（DBN）对非时齐马氏决策系统进行建模的改进方法，使动态贝叶斯网络能被更广泛地应用于各种复杂的真实系统中．该方法的基本思路是，将扩展后的隐藏变量引入DBN的演化过程来建立假设条件所要求的马尔可夫模型，给出从不完整的样本数据集以及存在隐藏变量时来学习DBN结构的算法，进而用贝叶斯概率统计方法对后来的时间片的充分统计因子进行估计，并通过当前已存在的和估计的充分统计因子对基于时间变化的转移概率进行学习，以解决假设条件要求的转移概率的时不变性．原理性分析和仿真实验结果也验证了改进方法的有效性．     

果树树冠遮阴模型的改进

【目的】农林复合系统林下太阳辐射作为间作作物光合作用的能量来源,直接影响着间作作物的生态过程和生产力水平。研究果农间作系统内果树的遮阴范围和遮阴强度对果农间作系统配置及间作距离的确定具有重要的意义。【方法】遵循平行光线下的相似性原理,将果树按其树体缩小50倍,根据实测苹果树体形状制作不同龄级的苹果树3D模型,利用树体模型在研究区进行了果树遮阴范围的测定试验。将实测得到的树冠遮阴范围与依据太阳高度角和太阳方位角推算出的单株苹果树冠遮阴范围进行对比分析,对树冠遮阴范围表达式各参数进行优化。【结果】通过实测树冠遮阴范围与模型得出的树冠范围的对比分析,结果表明实测图与模型推算图相比,存在偏移和缩小。此现象主要是由于模型推算图仅考虑太阳方位角和太阳高度角对果树遮阴范围的影响,但是,当太阳光线接触果树冠层后会出现偏移未被考虑。因此,对现有的果树遮阴模型进行优化,经优化后的修正方位角和修正高度角推算得出的修正树冠遮阴范围,与实测遮阴范围的重合率均达到94%。【结论】改进后的树冠遮光数学模型能够较准确地模拟实际树冠的遮阴范围。