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多Agent诊断系统的几个问题研究 总被引：3，自引：0，他引：3
首先建造了一种包括应用Agent和服务Agent的两层多Agent诊断系统结构,并给出了应用Agent和服务Agent的内部结构在此基础上,设计了基于故障模式聚类的应用Agent内部故障求解机制,研究了多Agent模糊关联模型最后,基于多Agent模糊关联模型,探讨了多Agent系统的诊断与决策问题. 相似文献
2.
该文简要介绍了聚合反应的工艺及机理，建立了基于多元逐步回归分析方法的铸带切片分子量的统计数学模型，找出了影响铸带切片分子量的主要因素；通过对聚合反应过程关键工艺点温度的正交试验，采用综合平衡协调的决策方法，得到了聚合反应过程的一组较佳的工艺参数。实际运行表明，获得的模型及参数是有效的，对生产产生了较好的经济效益。 相似文献
3.
一种基于似然比的信息融合与决策方法 总被引：5，自引：0，他引：5
针对诊断或决策问题中的多信息特征 ,建立了具有信息融合功能的多级决策结构 ,通过信息融合 ,减小系统输出的不确定性和提高系统决策的可靠性。为解决决策问题中信息的不确定性 ,提出了一种基于似然比的决策策略 ,以结论元间的似然比为决策的中间变量 ,构造了具有局部决策和全局决策两级结构的多级决策器 ,并设计了局部决策规则和全局决策规则。最后通过实例证明了该方法的可行性。 相似文献
4.
通过分析虚拟样机设计（virtual prototyping，VP）的网状层次映射结构，发现目前常用的AND-OR法和层次分析等方法在进行评估决策时均存在忽略且无法解决并行部件设计问相互依赖并作用的问题，提出基于网络分析法（analytic network process，ANP）并同时考虑评估意见模糊性的VP模糊决策数学模型，给出以使集成产品设计小组可在不同粒度仿真层次下对多备选方案进行全面评估和比较的具体实施步骤，最终实现利用VP技术满足对不同投资约束下产品创新设计进行有效决策的需求。 相似文献
5.
针对定制式木门家具生产过程中板材资源利用率低和常规启发式排样算法得到的排样结果切割工艺复杂的问题,采用启发式排样和优化排序相结合的方式,提出了两阶段排样方式和遗传算法相结合的组合式矩形板材排样算法。以两阶段排样方式为基础,通过对排样过程中物块摆放时会遇到的5种情况分别给出对应处理方案,提出了两阶段启发式排样算法,同时利用改进的遗传算法进行板材组号的排序优化。测试结果表明,该文算法取得了98.11%的最高资源利用率,算法输出排样方案的板材切割工艺得到了优化,提高了实际生产中板材切割的生产效率并降低了生产与时间成本。 相似文献
6.
建立聚合反应切片平均分子量的预测模型对锦纶帘子布的生产有重要的意义,该文采用改进的遗传算法（ＧＡ）和ＢＰ算法相结合的混合学习算法来训练神经网络,并采用多元逐步回归法对输入层节点数进行了优化,建立了聚合反应切片平均分子量在线预测的神经网络模型。在某化工厂聚合反应中的应用表明,该模型比基于最小二乘法的预测模型收敛速度快,预测精度高、网络有泛化能力强。 相似文献
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现有的满意容错控制成果难以处理非凸非线性约束,无法用于在线重构容错控制器设计,针对一类离散系统的传感器故障,研究容错系统具有上述特性的闭环区域极点指标、二次型保性能指标和控制输入等约束的满意容错控制问题.借鉴预测控制对多种约束的软化处理策略,利用被控输出反馈控制结构和在线非线性优化技术,给出一种根据故障估计信息进行递推控制的主动满意容错控制器的数值化设计算法,并分析闭环容错系统的稳定性.据此设计的满意容错控制器可使闭环容错系统在保证稳定性和控制输入约束条件下具有满意的优化性能.仿真算例验证文中设计算法的有效性. 相似文献
8.
基于知识影响图的多Agent集成诊断与决策 总被引：3，自引：0，他引：3
建造一种包括应用Agent和系统Agent的2层多Agent诊断系统结构，提出应用Agent诊断与决策及系统Agent全局决策的集成方案；设计基于知识的诊断与决策影响图及推理方法，分别用于应用Agent内部的诊断与操作决策、局部的运行决策、以及系统Agent的全局运行决策；实例证明了方法的可行性。 相似文献
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为实现对多点变压边力(VBHF)的精确控制,从而保障液压机板料成形生产质量,优化板料成形工艺,提出了实现智能VBHF预测和控制的液压系统.根据模具几何参数、毛坯几何参数、材料性能参数、工艺参数等提出了基于BP神经网络的智能VBHF预测模型.讨论了VBHF液压回路响应特性改善和智能控制技术,采用智能自适应方法实现VBHF比例积分微分控制精度补偿.仿真和实验结果表明该方法能够有效地实现板料成形VBHF的预测及智能控制,为智能多点VBHF液压机的设计提供理论依据. 相似文献
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