用于标定和优化的高压共轨柴油机建模

高压共轨柴油机可控燃油喷射参数的增加,在使对燃烧的控制更加灵活的同时也带来标定和优化工作量显著增加的问题.为适应高效率的需要,提出并研究了基于模型的标定优化,即采用神经网络在一些工况点上建立模型,再通过自适应神经模糊推理系统(ANFIS)进行插值,将模型由这些工况点扩展到所需工况空间.模型精度由对象、建模所用数据量及模型参数调整共同决定.试验在一台六缸高压共轨柴油机上进行.理论分析和试验结果表明 该方法可以在保证精度的同时有效减少标定优化的试验工作量.     

从因果性到空间关系

早期认知心理学倾向于接受传统逻辑学的观点,认为归纳推理起源于因果性。近年来,认知心理学的实验研究表明因果性起源于人对时间关系和空间关系的认识。本文的研究指出,一般意义上的时间关系可以还原为空间关系。于是,在追溯归纳推理基础心理机制的道路上,出现了这样一个线索:归纳推理源于对因果性的认识,因果性起源于时间关系,而时间关系又是空间关系的衍生,因此,归纳推理起源于对空间关系的认识。     

基于贝叶斯网络的编队对地攻击损伤评估研究

随着武器的高科技化、战场环境的复杂化、战斗节奏的加快,战斗损伤评估系统在现代战争中占有越来越重要的地位。针对战场战斗损伤评估信息的多样性、不确定性和模糊性,基于贝叶斯网络易于进行不确定性推理的优点,提出应用贝叶斯网络对对地攻击效果进行分析评价,建立了编队对地攻击损伤评估的贝叶斯网络模型,给出了基于贝叶斯网络的损伤评估的推理决策方法,并且对该方法进行了仿真分析。仿真实例表明,基于贝叶斯网络的损伤评估模型能够提高损伤评估的准确度,而且推理简单,易于实现。     

删失试验寿命的贝叶斯生存极值回归模型

针对删失寿命试验数据缺少随机变量尾部分布和常规删失数据分析对长寿命区高可靠度估计不准确的问题,构建了一个结构元件寿命分布的贝叶斯生存极值回归模型。运用MCMC方法与Gibbs抽样获得参数后验分布的基本原理,借助数据仿真说明了利用WinBUGS软件包进行建模分析的过程,证明了该模型在删失试验中的直观性和有效性。研究结果表明:利用Gibbs抽样进行模拟分析,能很方便地得到模型参数的相关估计。     

多光谱卫星云图降水区域与强度估计的模糊推理模型

在卫星云图降水分析中,针对降水天气和降水强度具有明显的"模糊"特性,提出了云图降水的模糊推理模型.从不同云类降水的经验知识和降水天气的卫星云图样本中,提取出若干云类降水规则.在此基础上,引入模糊推理方法,建立了卫星云图降水分布和降水强度估计的模糊推理模型.实际应用中,对卫星云图进行云分类,根据云分类结果,去除不可能产生降水的云类区域.对可能产生降水的云类区域,通过提取多光谱云图的灰度等特征进行推理判别,进而得出该区域是否降水以及降水强度和降水分布的估算.试验结果表明,该方法在客观性、定量性和自动化程度方面优于传统的降水估计方法,且建模所需的样本少,可适用于多种类型的气象卫星云图.     

一种链路丢包门限动态变化的网络拓扑推测算法

目前端到端逻辑拓扑推测方法主要有极大似然方法和分群方法。极大似然方法的计算量会随网络规模的增加而急剧增长,从而影响在实际网络中的应用。采用计算量较小的分群推测方法,针对GLT算法中采用固定丢包率判决门限ξ所导致的较大推测误差,提出了改进的任意拓扑推测算法IGLT。该算法利用每次迭代过程中得到的链路丢包率的估计值对ξ进行动态调整。仿真结果表明,IGLT算法将ξ与链路丢包率估计值相结合,有效地防止了采用GLT算法导致的拓扑推测准确率的严重恶化,提高了算法性能。     

基于正则蕴涵算子的三I算法的性质

基于正则蕴涵算子分析了三I算法的连续性与逼近性问题,指出在模糊连续输入的条件下,RL、RG、RΠ型三I算法均具有连续性与逼近性,并指出了R0型三I算法具有连续性与逼近性的条件是x∈X,A*(x)∧A(x)>1/2成立.     

模糊推理在系统预测中的应用

将模糊推理应用于系统预测，使用正态分布原理对变量进行区分，并用模糊聚类中的相关系数法选择特征因子，建立了模糊推理预测模型。并将其应用于能源消费量的预测。     

图模型方法及ARMA模型检验

应用图模型方法来研究时间序列中的因果关系,并以ARMA(1,1)时间序列为例作了说明.将ARMA模型表示成混合图,证明了ARMA模型的系数就是在移去了时间序列中其他成员的线性效应后的偏相关系数.这样就可运用通常的图模型推断算法来做参数估计和预测.与传统的对ARMA模型的检验法相比较,该方法既直观又易于计算.     

因果性、因果反常和快子

本阐述了物理学中因果性和因果反常的涵数，指出在闭合系里快子的存在可以和相对论因果性要求一致，但是适合作信号的快子实验的可能性必须被排除。