基于自适应变异概率二进制PSO的球磨制粉系统控制

研究了一种新型自适应变异概率二进制粒子群算法。提出的自适应变异策略通过以一定的概率进行动态比特转换帮助算法更好地保持种群多样性和搜索新解,从而有效防止算法早熟。最终将提出的自适应变异概率二进制粒子群算法（adaptive mutation based pobability binary PSO,APBPSO）用于球磨制粉系统这一复杂多变量对象的PID控制器优化设计中以验证算法性能。多变量控制器分别采用了三种多目标优化目标函数,仿真结果表明提出APBPSO能有效避免陷入局部最优,其对控制器优化性能优于粒子群优化算法、离散二进制粒子群优化算法及基本的概率二进制粒子群优化算法。     

公安情报的贝叶斯推理机制研究

文章系统阐述了公安情报分析中的贝叶斯推理机制的原理、方法、特点和局限性,给出了在刑侦实践中贝叶斯推理机制的操作与推演过程,并借助一个一般案例去简要、直观地展示了贝叶斯推理在公安情报实践应用中的具体操作步骤.     

基于UML/OCL的C4ISR效能概念建模分析

为了统一描述军事电子信息系统(command control communication computers intelligence surveillance and reconnaissance, C4ISR)系统功能和效能两方面的需求,提出了一种基于统一建模语言/对象约束语言(unified modeling language/object constraint language, UML/OCL)的C4ISR效能概念建模和形式化验证方法。首先,利用效能相关概念扩展了DoDAF 2.0能力元模型,构建一个能够同时引导C4ISR能力的功能分析和效能分析的元模型;将该元模型描述为UML Profile,形成一种基于UML的C4ISR效能概念建模语言,并支持C4ISR效能概念模型检验;最后借助一个假想案例分析说明了该建模语言对C4ISR能力的功能和效能概念建模及模型验证的能力。该方法可弥补UML建模技术在特定领域效能分析方面的不足。     

基于合同网和petri网的多预警机情报协同模型

随着作战环境的日益复杂,多预警机进行情报协同成为必然趋势,而如何对参与情报协同的各预警机进行实时的动态任务分配以使系统整体效能最大化成为亟待解决的课题。基于此,首先,根据部队指挥体制具有层次结构的特点,结合集中式与分布式任务分配的优点,设计了混合式情报协同体系结构,并对系统的相关元素进行了建模;然后,提出用合同网解决各预警机间任务的动态协调问题,用petri网模型去捕获合同网协议中管理者和投标者间的相互关系:招标者需求petri网可以计算每个子任务的预期时间,合同评估petri网可以评估合同的可行性及最优性,合同授予petri网可以自动将最优合同授予相应的投标者;最后,通过仿真验证了模型的有效性。     

从力拓案看中国企业的竞争情报工作

在分析力拓案中商业秘密泄漏原因的基础上,提出了我国企业竞争情报工作的不足之处,指出了力拓案为中国企业的商业信息安全敲响了警钟,也为我们审视中国企业的竞争情报工作提供了一个视角。     

Machine intelligence,rough sets and rough-fuzzy granular computing:uncertainty handling in bio-informatics and Web intelligence

Machine intelligence,is out of the system by the artificial intelligence shown.It is usually achieved by the average computer intelligence.Rough sets and Information Granules in uncertainty management and soft computing and granular computing is widely used in many fields,such as in protein sequence analysis and biobasis determination,TSM and Web service classification Etc.     

用于异常检测的实值否定选择算法

针对已有实值否定选择算法检测器生成过程的不足,提出了一种优化的检测器生成算法。充分利用自体空间的分布,优化检测器生成的中心位置,扩大检测器的半径,尽可能生成覆盖范围大的检测器;使用覆盖率期望值作为算法结束的一个控制参数,有效地避免了冗余检测器的产生。建立了异常检测系统的形式化描述,定义了一个新的异常检测性能衡量指标——错误率。最后,通过人工合成数据集2DSyntheticData以及实际的Iris数据集及Biomedical数据集对算法进行了验证。试验结果表明,相比V-detector算法,本文算法提高了检测率,降低了错误率,减少了所需检测器数量,整体检测性能较优。     

归纳逻辑视野下的数据挖掘研究综述

对归纳逻辑思想在数据挖掘中的应用研究进行了综述。国外的研究主要集中在人工智能方面,重点是高阶归纳逻辑研究,通过多态归纳逻辑、机器学习等方面发展了归纳逻辑理论。国内的研究集中在知识发现方面,例如通过研究关联规则等探讨知识发现的内在机理。相对来说,国外的发展更偏重于应用领域,而国内也在不断扩展归纳逻辑的理论应用,但在数据挖掘领域研究仍然偏少。     

基于细菌觅食优化算法的图像聚类方法研究

利用细菌觅食优化算法研究图像聚类问题,采用群体智能模式实现问题解的搜索.首先提取图像特征以确定解的编码形式,初始化种群,在此基础上利用细菌觅食优化算法的细菌迁徙算子、繁殖算子和趋化算子实现群体内个体之间的相互合作和竞争,提高了算法的搜索能力,实验证明该算法具有较强的适应性和鲁棒性.     

分布式智能电网中电源失效时的电能优化分配

构建一种分布式智能电网的总体框架模型,给出分布式发电规划与优化控制总体模式;针对分布式智能电网中的电源故障问题采用一种改进微粒群算法进行优化潮流计算,获取系统正常工作发电设备的优化功率分配方案,并基于IEEE 14-bus系统进行了仿真,验证了所提方法的有效性.