智能诊断技术的发展和思考

智能诊断技术的提出和发展是人类认识自然通道上的又一座里程碑。本文对智能诊断技术的产生背景，发展及前沿领域进行了阐述，并着重对其蕴含着的丰富哲理进行了揭示。     

修剪技术与参数调整的动态模糊神经网络设计

提出了一种新型的动态模糊神经网络算法,该动态模糊神经网络的结构基于扩展的径向基网络.其算法的最主要特点是:采用修剪技术与参数调整,从而可以获得重要的规则以及更新前提参数的中心和宽度.这一思想等价于把全局算法分解为一系列解耦的算法.最后通过对函数逼近来验证动态模糊神经网络逼近能力的有效性.仿真结果表明,由于使用了修剪技术与参数调整使得动态模糊神经网络具有紧凑的系统结构、强大的泛化能力以及快速的学习速度.     

诊断多智能体重构过程的Petri网模型

为适应故障诊断中动态变化的环境和满足求解复杂系统全部任务的要求,本文以诊断决策问题的结构及建模过程的层次性为基本思想,提出用立体分层Petri网作为可视化建模支持工具支持嵌套式建模,研究了诊断系统重构的立体分层Petri网框架,并详细分析了诊断系统资源调度的Petri网模型、多智能体诊断系统重构的Petri网模型以及功能智能体执行重构的Petri网模型,全文通过实例说明了Petri网模型的设计方法,最后给出了立体分层Petri网模型的求解方法。     

运载火箭控制系统漏电诊断平台的设计与实现

论述了自行研制设计的可视化漏电故障传播关系图分析系统的功能及程序结构与设计原理。该系统由故障诊断模块和人机交互模块组成，可使运载火箭控制系统漏电故障传播关系图的生成与分析直观而简便，只需用鼠标在屏幕上绘制出传播关系图，就能自动识别并进行定性和定量分析。该方法不仅是故障传播关系图的新绘制方法，也是全新的故障树数据输入法，是故障树算法的拓展和补充。最后给出了一个实例，应用图形输入法得到满意结果。     

中国新股短期投资回报探讨

初始报酬率与短期回报是两个完全不同的概念.当预期年投资回报时,应以短期回报为基准,而非初始报酬.以投资收益率基本定义为出发点,在充分考虑了新股申购过程的申购成本之后,给出了新股短期投资回报率的计算方法.通过实证分析,认为中国的新股投资存在超额报酬.但是受到中签率的影响,只有资金规模达到一定程度以上的投资者才会获得该超额报酬.研究结果不仅对散户撤出一级市场的现象给出了解释,还从侧面证明了中国投资者是理性的.     

脉冲氙灯在线测控系统研制

该在线测控系统采用高精度L－C恒流充电机对储能电容器进行充电、实现了电压重复精度高和实时通信功能;采用量化传输模式对信号进行检测,降低了干扰和失真;同时采用多线程工作模式的计算机控制系统,实现了实时控制与监测。系统结构简单、工作安全可靠,测量精度高。     

基于细胞免疫应答理论重建故障诊断智能体

借鉴生物免疫中的独特性网络调节理论，将进化的单一诊断Agent对应为免疫系统中的抗体，诊断系统中多Agent群体适应度增加量作为抗原，并依据生物系统的相似性理论，构造了诊断多智能体的细胞免疫型智能体重构控制的结构模型；提出了一种基于行为Petri网技术的工作流模型重建故障诊断智能体的算法，实现故障诊断系统中的多智能体的群体进化，自组织与突破，并给出Agent重构的非线性动力学解释。     

基于主元分析和免疫聚类的双向特征数据压缩方法

针对诊断特征数据中的重复或相似事例样本和特征参量之间可能存在的相关性，提出并实现了一种有效的特征数据双向压缩预处理方法，从而在不损失数据隐含的特征知识的前提下，有效降低学习机器的学习负担。在进行样本参量的降维处理时，采用基于主元分析的横向数据压缩方法，有效地去除了各特征参量之间的相关性。在压缩样本数量时，综述和比较了现有的各种聚类算法，基于竞争和自组织原理，对借鉴生物体的自然免疫系统中克隆选择以及免疫网络自稳定等有关机理的常规免疫聚类压缩算法，作了重要改进，提出了基于主元核相似度的亲和力定义方法，增加了抗原数据归一化、近似样本直接去除等处理步骤，使算法具有更高的执行效率和更广的适应性。并以国际上通用的过程控制仿真对象“Tennessee Bastman”工厂的实际数据进行仿真实验，验证了所提方法的有效性。     

复杂背景下基于运动特征的人面定位

对传统的光流算法进行了改进，提出了一种新的分割图像的方法，并与传统的神经网络算法相结合，通过两步定位模型，进行人面定位，其中，搜索定位是本系统最关系的一步，采用两步法，首先进行候选人面区域的分割，然后进行基于神经网络的人面精确定位，实验结果表明，采用的两步法在复杂背景下具有运动特征的人面定位过程中，具有实时性、鲁棒性好及实用性强的诸多优点，通过实验，取得了满意的效果，并且所涉及的人面定位系统将是后阶段完整人面识别系统的重要组成部分。