基于历史数据的测试任务约简和故障诊断

针对部队航电组件测试任务繁重、故障定位率低的问题,提出一种利用历史数据来简化测试任务、提高故障定位率的方法。利用粗糙集信息系统理论,建立了航电组件故障信息系统模型;基于测试任务辨识函数和诊断允许误差对测试任务进行约简;基于最短测试时间选出最优测试任务集;利用贝叶斯最大后验概率进行故障诊断推理,将诊断问题归结为不等式约束极值问题;用0-1规划隐数算法求得最优解。最后以某型飞机惯导部件为例验证了方法的快速有效性。     

不等圆 Packing 问题的拟物型邻域搜索算法

将拟物方法与邻域搜索过程结合,得到求解不等圆Packing问题的拟物型邻域搜索算法（QP—NS）．拟物方法用于连续优化,可从任一初始格局收敛至对应的局部最优格局;邻域搜索过程迭代地将当前格局替换为其邻域中的最优格局,直至无法继续改进当前格局为止．QP—NS可在不严重破坏当前格局的前提下稳定地改进当前格局,鲁棒性较强．基于14个国际公开算例的计算实验表明：QP-NS可在60S内改进10个算例的此前最优解,并与其余4个算例的此前最优解持平．     

基于分辨矩阵的交通拥堵关键影响因素提取及解析

为了给规划、建设和管理不同阶段的决策者提供具备整体性和针对性的决策依据,提高决策的实效性,在全面分析提取交通拥堵影响因素集合的基础上,通过类比分析,选取处理多因素且不完备数据的粗糙集理论方法,构建基于分辨矩阵的属性约简算法模型,结合丰富的实测数据验证分析,提取出导致拥堵的关键因素,包括路段长度、路段车道数、区域出行量、出入口数及两端交叉口连接路段通行能力差。分析结果表明：交通供需平衡在交通运行中的关键作用是不容忽视的,应在设施的规划设计和需求的管控方面加强动态调整力度;分析结论对发展程度不同的城市提供确定宏观交通供需配置及微观精细一体化设计重点的理论及数据支撑。     

基于灰色变权聚类与优势关系粗糙集的矿山资源利用评价体系

针对矿山在矿石采选过程中矿石损失贫化率较大,资源损失严重的情况,考虑到矿山资源综合利用情况由各矿产资源的资源利用率决定,而各资源的资源利用率又由该资源的矿石贫化率、矿石回采率以及选矿回收率所构成,利用灰色聚类理论对矿山历年资源综合利用情况进行变权聚类分析,并考虑到资源利用情况带有偏好信息,利用基于优势关系的粗糙集理论建立矿山资源利用评价体系.结合工程实例,分析结果表明:金资源利用率＞银资源利用率＞铜资源利用率.则金资源利用率对资源综合利用情况的影响最大,银资源利用率的影响次之,铜资源利用率对资源综合利用情况的影响最低.     

基于模糊粗糙集的公路地质灾害影响因子的权重分配

地质灾害影响因子权重分配是地质灾害区划的关键,以贵州省三凯线地质灾害调查数据为实例,于公路沿线随机选取非灾害点,选择高程、坡度、河流切割密度、地层岩性4个地质灾害主要属性,形成属性决策表,根据相关知识采用不同的三角模糊隶属度函数,确定模糊粗糙集地质灾害要素权重分配模型,计算各属性与地质灾害之间的依赖度,建立模糊粗糙集地质灾害属性权重确定方法,该权重应用于因子叠加方法进行公路地质灾害区划,研究表明:用模糊粗糙集确定的地质灾害影响因子权重,相比传统专家打分所确定的权重具有较高的精度.     

图是λ5-最优的邻域交条件

基于目前网络边连通性在网络拓扑性能方面的广泛应用和高阶限制边通图的各种邻域条件的广泛关注,针对图的高阶限制边连通性的最优化问题进行了深入的研究。该结论通过运用分类讨论和反证假设的方法,对前人一些已知的结果进行推广和改进,给出了阶为n的λ5-连通图的邻域交条件,从而得出图是λ5-最优的充分性条件。这些结论在大规模网络系统中度量网络性能的可靠性和容错性分析方面都有一定的应用,并对研究更高阶的网络连通性的最优化问题提供了方法和理论依据。     

邻域系统粗糙集模型

该文从多视角考虑粗糙近似逼近问题,讨论了邻域系统粗糙集模型的性质.将邻域系统粗糙集模型与两种重要的广义粗糙集模型,即可变精度粗糙集和多粒度粗糙集进行了对比分析,分别根据分类错误率和多粒度构建了不同的领域系统.该文研究结果证明了可变精度粗糙集模型和多粒度粗糙集模型是邻域系统粗糙集模型的特例,邻域系统粗糙集模型是一种更为广义的粗糙集表现形式.     

融合正域及边界质量的实域属性约简方法

基于邻域关系提出一种综合考虑正域和边界数据的属性约简方法.该方法利用邻域关系对数据进行离散化处理,通过定义基于邻域的正域属性重要度、边界属性重要度和邻域综合属性重要度概念,设计一种新的启发式属性简约算法.该算法从空约简集出发,利用邻域属性重要度启发式搜索属性空间以扩展约简属性集,理论分析和实验表明该算法有效可行.     

基于协同时隙分配的非劣邻域免疫系统

协同地面延误程序(CDM GDP)是一种用来解决机场供给突发下降而造成大面积航班延误问题的高效、公平的空中交通流量管理措施。协同时隙分配作为CDM GDP的核心,包括初次分配和再次分配问题,其关键在于重新有效、公平、合理地分配时隙。分析了非劣邻域免疫算法(NNIA)的特性,将其应用于协同进离场时隙分配中,构建基于协同进离场时隙分配的多目标优化非劣邻域免疫系统模型。仿真实验表明,该模型能够在使航空公司承担损失相对均衡的前提下,使其延误损失及时间降至最小,实现容量充分利用,满足时隙有效分配,具有一定的经济价值及研究意义。     

基于粗糙集约简的水稻叶片叶绿素含量高光谱反演

利用高光谱技术可估测水稻冠层叶绿素含量,为水稻的长势遥感监测与农艺决策提供科学依据. 基于地面实测水稻叶片光谱数据,提出了一种粗糙集属性简约和支持向量回归相结合的叶绿素反演方法,解决了植被光谱指数相关性高易造成计算冗余以及降低水稻叶片叶绿素高光谱反演效率的问题. 首先选择18 个与水稻叶绿素含量相关性较大的植被光谱指数作为因变量,利用粗糙集约简植被指数数据空间得到含有6 个植被光谱指数的简约核;然后采用支持向量回归方法反演叶绿素含量. 基于全部指数反演及基于简约核指数反演的R2 分别为0.858 6与0.850 6. 因此,该方法与采用全部指数进行反演的结果相比,不但具有相当的反演精度,而且有效缩短了反演算法步骤及时间,为大数据处理提供了新的技术方法.