微机分布式控制系统的研究

本文研讨了一种小型分布式计算机控制系统的方案、技术和实现方法,提出了以微机为核心控制站、单板机为过程控制站的总线式结构的计算机控制系统,并建立了相应的通讯子系统和系统管理软件,现场运行证明系统满足实际生产要求。     

基于粗糙集理论的数据挖掘模型

提出了一种基于粗糙集理论的数据挖掘模型,以利于信息不完备情况下的推理和决策问题的解决和研究。该模型从已知数据的初始决策系统出发,建立一系列的不同简化层次的子系统,然后推导出各个子系统的规则集,其中每条规则都有相应的置信度。在应用模型进行推理和决策分析时,用给定对象的信息与模型中相应节点的规则进行匹配,然后选用某种评判算法得出结论。给出了一个简单的例子来说明如何建立和应用这种数据挖掘模型。这样的模型可以很方便地根据给定的信息,在最符合的子系统上得出尽可能好的结论。     

与特征选取和离散化集成的决策规则挖掘方法

利用粗糙集理论可以从已知数据中挖掘决策规则 .对于连续取值的特征属性必须先对其离散化 .从给定的特征属性集合中去除冗余的特征属性 ,选取有用的属性子集有助于简化决策规则 .我们利用基于信息熵的规则不确定性量度函数构造了一个决策规则挖掘的遗传算法 ,将规则挖掘与特征选取和连续属性的离散化集成在一起 .实验结果说明了这种方法的有效性.     

根据粗糙集理论进行BP网络设计的研究

提出了一种根据粗糙集理论进行ＢＰ网络设计的方法,它结合了粗糙集理论的强大的定性分析能力和ＢＰ网络的准确的逼近能力,得到一种可理解性好、计算简单、收敛速度快的神经网络模型．这种神经网络的学习算法的要点是：应用粗糙集的理论和方法,从给定学习样本数据中发现一组规则,并根据这些规则去建立网络模型中相应的隐层节点;然后用ＢＰ算法迭代求出网络的参数,从而完成网络的设计.     

扩展的粗糙集模型及其不确定性量度

为克服标准的粗糙集模型不能表示数据对象的不同重要性和属性的不同特性的局限 ,需对其进行扩展。在可变精度粗糙集的基础上 ,构造了一种新的扩展粗糙集模型。它通过在知识表示系统和决策表中引入数据对象的权值函数和属性的特性函数来克服上述局限。给出了适于数据对象具有不同重要性情况下的粗糙决策规则集合的不确定性量度 ,以其作为规则评价的标准 ,可以方便地融入主观偏好、先验知识等因素。通过对一个数据集的分析实例对此进行了说明     

基于熵和变精度粗糙集的规则不确定性量度

由已知数据中产生的粗糙决策规则往往具有不确定性 ,需要适当的不确定性量度。借鉴变精度粗糙集理论的思想 ,采用基于信息熵的方法构造了两个新的粗糙决策规则不确定性量度函数。它们不仅可以兼顾由划分的粒度引起的规则不确定性的两个方面 ,即不一致性和随机性 ,还考虑了数据中的噪声对规则一致性的影响。因此 ,它们对一类“几乎一致性规则”具有一定的保护作用。通过举例分析 ,说明它们更适于评价从有噪声数据中提取的粗糙决策规则。     

一种智能状态估计方法及应用

为提高机理复杂工况变化较大的一类生产过程状态估计的精度 ,提出一种基于多模型和专家知识的智能状态估计方法 ,并给出了用于青霉素发酵过程状态估计的结果。这种方法采用多个状态估计模型进行估计 ,然后由优选专家系统选择一个最优的作为最终结果。给出了状态估计系统的结构及优选专家系统的结构和设计。优选专家系统采用改进的 Bayes方法进行不确定性推理。这一估计方法可以应用于类似于青霉素发酵这类机理复杂过程的状态估计。