案例推理技术用于故障诊断时的相似算法

基于案例推理技术CBR(case based techno logy)应用于故障诊断领域时,如何快速检索到最相似的故障案例是故障诊断成功的关键,相似算法主要包括相似度的定义、计算以及案例检索技术。传统相似算法存在定量计算相似度困难、计算精度低、大量依靠专家经验、案例匹配效率不高等问题。给出了不同情况下相似度的计算公式、案例的表示与存储方法和案例的检索方法,可准确、快速地匹配故障案例,解决了CBR技术应用于实际故障诊断系统中的难题。     

基于本体的应急案例相似度算法研究

文章分析了当前案例相似度和语义相似度,提出了针对应急案例语义相似度计算方法。该方法可以定量地分析OWL所描述概念、特性之间的相似度,为应急案例库语义查询中的扩充概念集和查询结果排序打下基础,进一步提高应急决策支持系统的效率。     

城市规划辅助审批系统中的相似度研究

城市规划的审批是一件难于量化的工作，它受政治经济等多方面因素影响，是城市规划领域关注的一大焦点．本文尝试将CBR技术用于城市规划辅助审批，让政府的审批依据达到历史与现实的统一．实现CBR的一个关键是相似度的设计，本文结合城市规划辅助审批领域的特点，设计了可行的方案，并应用于实际的办公系统中．     

基于统计特征的属性相似度计算模型

利用统计方法挖掘案例库中案例属性的客观规律,在此基础上建立案例之间相似度计算模型.其实质是通过样本反应出来的属性的分布特征,将传统计算模型中案例属性数值上的距离与空间上几何距离的线性映射关系改进为非线性映射关系,并在此基础上通过传统的最近相邻检索算法计算出更客观的相似度.所提出的计算模型能够更客观地反映属性之间的相似程度,并提高案例检索算法的精度,同时进一步提高了案例推理系统的有效性.     

基于案例推理的区间属性相似度研究

分析了传统的实例检索策略的不足,提出了一种区间属性值之间相似度的计算方法．该方法是通过计算长度重叠率或面积重叠率来计算其相似程度．所提出的方法可以有效地处理实例检索中的不确定性,并能提高基于实例推理系统的性能。     

基于神经网络的软件项目案例相似度算法

为提高软件项目案例相似度算法的精确度,在分析传统的基于匹配函数的相似度算法基础上,结合软件项目案例的特点,建立了基于神经网络的软件项目案例相似度算法模型,通过对已完成项目案例学习,模型自动计算案例各个特征之间的权重,解决了人为给定特征权值的主观性,使软件项目案例相似度的更加准确,为软件项目相似案例搜索提供依据.     

基于案例推理的重复谈判研究

提出了一种具有案例推理能力的重复谈判方法,通过相似度函数为目标案例匹配最相似的源案例,通过最相似案例中的交易值作为目标案例的新offer,使得谈判Agent在信息不完全、不确定以及存在谈判期限的情况下,能够更有效地完成双边多议题重复谈判。     

基于区间属性的相似度计算方法研究

本文通过研究属性相似度以及组合权重的分析,提出区间属性相似度计算方法,基于相似度离差信息的客观赋权法将主观权重和客观权重加以组合,以组合权重来计算实例的全局相似度。     

基于案例推理中特征权重自动学习方法研究

讨论基于案例推理中特征权重的自动学习方法．通过分析现有的一种利用粗糙集理论进行权重自动学习的算法，指出了该算法中存在的一些问题，最后提出了一种改进的权重自动学习算法，并通过实例对两种算法进行了比较．     

应急辅助决策中案例表示与检索方法研究

针对突发事件发生后如何进行应急决策的问题,基于应急案例的层次结构提出了应急案例的XML表示方法,解决了异构应急案例的统一表示问题.在案例检索算法中,设计了一种基于结构相似度和属性相似度的双重案例检索算法,有效克服了传统最近邻算法中由于案例属性值缺失而无法进行案例相似性计算的缺陷.台风领域案例检索算法应用过程的实例说明了...     

序列无约束极小化技术和遗传算法在非线性规划中的应用

提出了一种求解带约束非线性规划问题的一般方法,与现有的方法相比,它不受可导性,单峰性和是否病态等因素的限制,适用范围广,实例说明该算法的对带约束非线性规划问题的求解十分有效。     

基于相似度的可变编码长度遗传算法

遗传算法是基于生物进化原理的普适性全局优化算法。分析了编码长度对遗传算法的影响，提出相似度的概念以评价交叉操作的效率，并提出一种基于相似度的可变编码长度的遗传算法。改进方法不仅具有以任意精度达到全局最优值的能力，而且可以显著提高遗传算法的效率。测试函数的应用证明了改进算法的有效性。     

基于遗传算法的资源约束型项目进度问题的优化

基于仅有施工工艺逻辑关系的CPM初始计划,提出了一种新的多资源约束下施工计划优化的计算方法——遗传算法;针对资源受限项目特点,利用遗传算法的特性,对此问题设计了编码方式和解码规则、遗传算子、初始种群的产生方法等,并利用Patterson110标准案例对算法进行了测试,分析了算法参数对算法效果的影响。     

遗传算法的原理及组成分析

本文简单讨论了遗传算法的特点、组成,即介绍了算法的交叉及常用的交叉算子、变异,其中进一步说明算法的编码原理、适应度函数设计,最后提出该算法的不足之处和改进．     

一种改进的遗传优化算法在网络故障预测中的应用

模糊逻辑控制器(FLC)模型简明，易于利用专家知识，适应能力强．适用于多输入、具有不确定因素、非线性系统的控制。随着系统复杂度的提高，直观经验获取难度变得越来越大．既难表述，又难使用。本文针对网络系统中故障的预测和诊断问题，将遗传算法与前馈网络结合，提出了一种基于BP的遗传优化改进型算法(RGA—BP)，并与经典BP算法结果作了比较，迭代步骤很明显的减少，精度明显提高。     

论绘画中的“相似性”

“相似性”是绘画中普遍存在的一种现象,这种普遍存在的“相似性”,可能源于人们潜意识中的原始文化积淀。     

基于GA的天然气增压系统可靠性优化

以天然气增压系统的可靠性分析为基础,在体积、重量和总费用的约束条件下,通过优化设计使整个系统的可靠度最高.给出了天然气增压系统区间系数的可靠性优化数学模型,把非线性区间规划模型转化为等价的双目标非线性规划模型,并在此基础上阐述了用遗传算法(GA)找出问题解集的基本思想,对整个系统的核心涡旋式压缩机进行了性能参数分析.可靠性试验结果表明:优化后的天然气增压系统可靠性是满足要求的,用遗传算法求解该问题是相当有效的.     

基于模拟退火的进化算法性能对比研究

将模拟退火算法和遗传算法、粒子群优化算法分别进行结合，形成模拟退火-遗传算法以及模拟退火-粒子群优化算法，并作性能对比分析。研究结果表明，这两种算法都在进化代数和全局寻优能力方面有较大突破，在找寻最佳个体解的效率士，模拟退火-粒子群优化算法更突出。     

基于遗传算法的高校排课数学模型

排课问题是一个有约束、多目标的组合优化问题,并且已经被证明是一个NP完全问题。针对高校排课过程中存在诸多约束因素的问题,提出将遗传算法与约束条件算法相结合的排课算法,由约束条件算法确定排课任务的优先次序,遗传算法解决单个排课任务时间片分配的优化问题。实验结果表明,该算法能够改进算法性能,提高排课效率。     

一类自适应的差分演化算法

介绍了差分演化算法常用的五个版本和一种自适应技术,并给出了五个自适应的差分演化算法.并试验研究了各自适应差分演化算法在欺骗问题上的表现,还分析了自适应差分演化算法的性能.