基于模糊评价方法的软件质量评价研究

针对软件质量评价研究中的度量问题建立了基于ISO/IEC 912 6标准的软件质量指标体系模型 ,结合质量评价方法研究中的常见问题 ,运用指标体系模型和模糊数学方法对软件质量评价标准进行模糊化处理 ,以度量数据为基础 ,根据软件质量子特性和指标之间的关系 ,采用模糊综合评价方法评价子特性质量和特性质量 ,通过建立软件质量评价模型 ,有效地解决了软件质量的多指标评价问题 ,可用于指导用户进行软件过程改进。     

基于模糊软集合的软件质量综合评价方法

软件质量评价一直是软件工程领域的难点问题,通过引入模糊软集合对软件质量进行综合评价。在评价过程中,考虑各专家的偏好,允许各专家具有不同的个人评价指标集,并利用模糊软集合对各专家的评价信息进行融合,得到综合评价结果。实例说明该方法不仅可以灵活地表达专家的主观判断,并且能有效、合理地处理信息的不确定性,符合人的思维判断过程。     

组合导航智能信息融合自适应滤波算法分析

针对当前自适应组合导航系统算法的研究趋势,总结了卡尔曼滤波技术的缺陷和利用智能融合技术提高滤波器性能的设计思想。对模糊控制自适应算法(FIR AKF)、神经网络自适应算法(NN AKF)和自适应神经网络模糊推理自适应算法(ANFIS AKF)进行了分析。着重研究FIR AKF采用滤波器新息序列和外系统状态的模糊控制器关键的模糊规则设计问题;分析NN AKF在组合导航系统模型调整、故障检测和隔离中的应用方法,并给出ANFIS AKF利用神经网络自动生成推理规则和建立自适应组合导航系统的基本方法。     

不确定条件下的质量绩效测评方法

以ISO9004标准为基础,建立了质量绩效评价模型.根据评价模型的多层次多指标结构特征以及评价信息的不确定性特点,将D-S证据合成理论应用于质量绩效评价系统,利用模糊评判和群组决策方法处理评价过程中的不确定信息和未知信息,给出了D-S证据合成中mass函数的确定方法,并将一种改进的D-S证据合成方法应用于多专家、多指标的信息合成,从而建立了不确定条件下的质量绩效测量和评价方法.最后,通过实例应用对上述方法的实用性和有效性进行了说明.     

考虑指标均衡度影响和专家人数不一致因素的信息系统综合评价模型

提出一个用于信息系统综合评价的数学模型，该模型能够适应对各评价对象进行评价的专家数目不一致，或参与评价某对象各指标的专家数目不一致的情况；同时，模型中引入了指标均衡度概念，使各指标间的协调、均衡程度在评价过程中得到反映；在模型中还包括了定量、定性指标，以及成本型、效益型和区间型等多种指标类型的处理，从而使该模型具有较大的通用性。     

基于正反向混合推理的故障仿真预测模型

根据故障预测的特点和要求,分析了传统预测方法用于故障预测的不足,提出了动态模糊综合评判方法,建立了基于动态模糊综合评判和多Agent并行诊断的故障预测模型。该模型将正向推理与反向推理、不同的知识表达方式和推理机制融合于同一推理框架中,再现了故障的发生和发展过程。由基于动态模糊综合评判的正向推理得到候选故障集,基于多Agent并行诊断的反向推理确认实际发生的故障,找出故障原因,实现故障定位。     

基于RS-ANFIS的雷达抗干扰性能评估方法

雷达抗干扰性能评估是雷达系统研制、引进、装备过程中必要的环节. 如何综合评估复杂电磁环境下的雷达抗干扰性能评估已成为研究的重点. 针对现有雷达抗干扰性能评估方法的特点和局限性, 提出了一种基于粗糙集-自适应神经网络模糊推理系统(RS-ANFIS)的性能评估方法. 首先, 针对原始样本数据的不完备性和不确定性, 采用粗糙集理论对原始样本数据进行数据归一化、 离散化、属性约简处理, 并得到覆盖原始样本特征的最小规则集. 其次, 建立了基于ANFIS的Sugeno型性能评估模型, 设计了评估变量的隶属度函数和推理规则, 确定了评估网络各层输入输出关系以及网络学习算法. 最后, 以12组雷达抗干扰性能评估指标为例进行算法模型验证, 表明了方法的可行性和模型的有效性. 实验结果表明, 该方法能够有效改进网络结构, 提高雷达抗干扰性能评估结果的可信度.     

稻麦联合收获机清选智能调控模型仿真与试验

如何根据清选损失率和含杂率的变化进行清选智能调控建模与仿真是智能化稻麦联合收获机智能调控的研究重点和热点问题。基于清选调控流程图构建了清选智能调控专家经验知识获取方法,基于产生式规则表示法构建了面向田间作业环境的清选智能调控知识库;基于仿人智能控制原理,构建了自适应选择清选调控策略的知识推理算法,完成了清选智能调控模型的构建。基于Matlab的Simulink模块库构建了清选智能调控模型仿真与测试环境,通过模拟清选含杂率和清选损失率的输入,对该智能控制算法进行了仿真试验与分析。     

财务分析:模式识别下的BP网络与自适应神经模糊推理比较研究

结合模式识别的思想和企业财务分析领域的特点,建立基于模式识别理念的神经网络评分模型和自适应神经模糊推理(ANFIS)模型,克服了一般神经网络评分的缺陷,开辟了财务分析的新思路。最后,利用样本公司实际指标数据对采用模式转化理念的两个模型(BP与ANFIS)评分效果进行了比较分析与实证研究。     

基于小波变换和ANFIS模型的不规则海浪组合预报

利用小波变换对不规则海浪进行多尺度一维小波分解与重构,得到相对简单、规则的准周期分量信号,然后建立了各信号的多输入、单输出自适应神经模糊推理系统(ANFIS)预报模型,最后对预报结果进行集成。基于Matlab语言的仿真结果表明,该方法不仅降低了预报的难度,而且具有较高的预报精确度。此方法亦可用于船舶横摇、纵摇、艏摇运动的预报。     

基于二元语义信息处理的软件质量综合评价方法

针对具有层次结构和语言评价信息的软件质量综合评价问题,提出了一种基于二元语义信息处理的综合评价方法。首先给出了一种软件质量评价指标体系,然后在简要介绍二元语义概念的基础上,给出了基于二元语义信息处理的软件质量综合评价方法的计算步骤,通过该方法可以得到以二元语义形式给出的软件质量综合评价值。最后通过一个算例说明了该评价方法的有效性。     

面向伙伴选择的模糊Markov博弈控制及仿真研究

针对不确定条件下的伙伴选择决策问题,把自适应模糊控制系统理论及神经网络理论引入到Markov博弈中,提出一种基于多智能体的伙伴选择模糊控制模型。该模型引入基于ANFIS和神经网络的模糊神经网络,实现了一种全新的进行值函数逼近的梯度下降Q学习的算法。并应用该模型对伙伴选择问题进行研究,对多影响因素进行FNN学习,将输出量作为标准Markov博弈模型的输入量,得到影响的策略,最后研究了一个应用实例,利用具体历史数据对建模方法和模型进行了验证和分析。     

一种知识库系统软件体系结构框架的研究

在专家系统、实时控制、问题求解、机器学习等智能应用领域,都需要存取和管理大规模共享知识库,这种知识库不能用传统的专家系统外壳来建造,因为这些外壳不能满足数据量的不断增长,知识库丰富的表示结构和推理机也不被现存的数据库技术支持。为了解决这个问题,本文提出了一种适合知识库管理系统的体系结构,这种软件体系结构采用可以处理不同粒度空间的商空间结构,给出了基于商空间的一种新的知识库系统软件体系结构模型,定义了原子构件、商构件、连接和配置,描述了农业气象知识库系统框架,给出了它的构件和配置案例,这些工作为基于商空间的知识库系统软件体系结构研究奠定了理论基础,为进一步研究软件体系结构提供了新方法。     

ANFIS网络在机载电子设备费用估算中的应用

阐述了自适应模糊推理系统 (AdaptiveNetwork -basedFuzzyInferenceSystem ,ANFIS)网络 ,提出了最小二乘法和误差反传算法相结合的混合学习算法。混合学习算法提高了网络参数的辨识速度和网络计算的收敛速度。应用ANFIS网络建立了整套机载电子设备费用估算模型 ,并对整套机载电子设备费用进行了估算。估算结果表明 ,同通常的费用估算方法相比 ,此模型具有更高的准确性 ,并具有应用泛化能力 ,为费用估算提供了一条新途径     

基于模糊神经网络的海面目标战术意图识别

传统的基于遥感解译获取的海面目标信息分析战术意图的方法,需要大量的专家知识确定输入目标属性与输出意图间的网络节点关系,而模糊神经网络只需利用输入和输出训练网络,减少了专家知识的需求。针对常用的高木〖CD*2〗关野模糊模型不适用于战术意图识别要求的输出与输入非线性的问题,设计了基于神经网络集成的模糊系统模型,利用目标属性与对应的战术意图形成训练样本训练神经网络,分别获得输入条件的模糊隶属度以及面向不同意图的输出函数,据此识别海面目标战术意图。仿真实验结果表明,获得的目标战术意图的准确度高,与想定情况均相符。     

基于改进群组G1赋权的生态评价模型及省份实证

利用“驱动力-压力-状态-影响-响应(DPSIR)”模型构建了生态系统综合评价指标体系框架, 通过对指标海选, 筛选和理性分析最终确立了生态系统的综合评价体系, 应用改进群组G1方法确定指标权重, 对我国14个省区的生态进行实证分析. 首先,通过采用DPSIR概念框架构建指标体系, 将人的需求、经济发展和社会进步等要素纳入生态系统评价中, 克服现有生态评价片面关注环境与资源状况或只关注环境保护与治理状况的不足; 其次,通过赋值向量相似度或等价变形后的序关系相似度给专家赋权的方式来反映专家的知识和经验; 最后,通过在压力准则层中加入自然灾害指数反映自然灾害对生态的影响, 改进了DPSIR模型只考虑到人类的活动对于自然环境和资源的压力的片面性.     

基于三维"运行剖面"描述模型的测试数据自动生成

针对被测软件有多种使用时的情况,提出了一个三维的运行剖面描述模型,该模型要求综合考虑被测软件在实际应用中的各种使用情况,因而依据三维运行剖面描述模型进行测试,能较好的体现出被测软件的整体质量.给出了基于三维运行剖面描述模型的测试数据自动生成算法,以及检验生成的测试数据集与被测软件的运行剖面是否一致的方法,以保证测试数据集的有效性.