一类双层次逻辑结构的泛布尔代数概型

本文试图通过寻求数据之间的逻辑联系来研究复杂系统变量间的关系。为此,建立了一类双层次逻辑结构的泛布尔代数概型,提出了一种分析复杂系统的逻辑方法,欲为复杂系统的研究提供一条新的、可能的途径。一、客观原型复杂开关系统、化学反应过程、经济系统、生产过程、人机系统等复杂系统的逻辑分析是极其重要的。在复杂系统的逻辑分析中,首要的是对所研究的系统写出变量间的逻辑函数,从而得出系统变量间的最简表达式。     

中央空调系统的数据分析与最优控制策略

本文根据某热带城市一套中央空调系统采集的数据,首先,利用多元线性回归分析建立了系统效率、耗电量与可控变量和不可控变量的函数关系。然后,利用二元逻辑回归分析建立了冷却装置的状态变量与外部环境温度、湿度及冷却负载之间的二元逻辑回归模型。最后,建立最优化模型,利用Lingo求得所有可控变量的最优控制策略及系统总耗电量,并计算出相应的系统效率。     

采用多变量耦合网络与变分图自编码器的机械设备异常检测方法

为了全面准确地检测出潜在的设备异常,针对汽轮机、风电转子等高关联耦合分布式系统多测点多源传感器产生的多维多态监测数据,提出了一种基于多变量耦合网络与变分图自编码器的异常检测方法。首先采用去趋势互相关分析(DCCA),定量分析多维变量间的耦合关系,构建复杂系统多变量耦合关系网络。在此基础上,建立基于无监督学习的变分图自编码模型,对系统多变量耦合关系网络进行特征提取,使用正常数据训练该模型,图卷积网络作为编码器学习输入数据的分布,采样获得其潜在表示,以实现耦合网络的重构,采用重建概率作为系统多维多态监测数据异常检测评价指标。最后以某火电厂汽轮机组转子系统监测数据为例开展异常检测分析,结果表明:考虑多维多态监测数据间的耦合关系,提高了系统异常检测的准确性和可靠性;引入基于变分图自编码器的无监督学习方法,降低了经验依赖性并克服了异常样本少的问题。     

一种基于网络资源的数据挖掘方法

对于网络资源来说,其既含有逻辑关联、性能、故障等重要数据信息,又受其数据复杂、规模较大等影响,而缺乏科学有效的管理与利用。基于此,开发了一种数据挖掘方法,该方法以网络资源数据信息为基础,包含了数据横向性关联分析技术、数据时间性关联分析技术以及数据索引技术三方面,通过建立数据时间性关联特性与数据间的管理、数据故障管线、业务分析时间性能关系等,有效的为网络管理工作人员重要决策提供参考以及故障抢修制定预案。     

神经网络与模糊逻辑在火灾探测报警系统中的应用

为了精确高效地识别、分析、处理火灾,将神经网络、模糊逻辑、分级报警技术综合应用在火灾探测报警系统中,建立了一种神经网络与模糊逻辑相组合的火灾探测分级报警模型。通过编制MATLAB仿真模型,利用归一化处理后的NIST两组实验数据作为仿真试验数据,进行了一系列仿真试验。结果表明:火灾探测分级报警模型不仅能够识别有无火灾,还能进一步识别火灾类型、规模和发展过程。     

关于我国优秀铅球运动员于娟运动成绩的路径分析

采用路径分析法,对于娟的专项成绩与身体素质等有关数据进行了统计和分析。结果表明有5项指标与专项成绩有着直接和间接关系。深入、细致地刻画了变量间的复杂联系,绘出了变量间的关系图。     

基于平稳子空间分析和相对熵的分类算法

针对多维时间序列维数多、变量间关系复杂的特点,提出了一种基于平稳子空间分析和相对熵的分类算法。首先,利用平稳子空间分析法将多维数据分离为平稳子空间和非平稳子空间;其次,利用相对熵衡量平稳子空间的分布相似性;最后,进行真实数据集的分类。研究结果表明:平稳子空间分析和相对熵分类算法优于DTW算法和PCA-ED算法。     

用MSI数据选择器实现逻辑函数的方法讨论

目的讨论用中规模器件实现组合逻辑函数时,函数变量数小于数据选择器的地址变量数的情况。方法详细阐述了数据选择器的原理及应用,从逻辑函数表达式、真值表和卡诺图3方面进行分析。结果得出用MSI数据选择器设计组合逻辑函数能够实现任意组合逻辑函数,并通过实例验证了其有效性。结论用MSI数据选择器可实现任意组合逻辑函数。     

基于多Agent及多方法集成的复杂工艺优化模型

针对复杂工艺中涉及多因子、高噪声、非线性过程关系和模糊对象问题,提出一种集成多种智能计算方法的优化模型.该模型以多Agent技术来组织,划分为决策支持层、系统重构层和数据集成层,Agent间以Ontology来实现信息传递.在建模过程中,利用Chebyshev多项式的正交性质和递推性质,将过程输入变量正交化、线性化后,再应用偏最小二乘回归法计算模型参数,优化Agent在交互方式下通过变异的遗传算法来获取模糊工艺的最优解.以MOLDFLOW软件获取的注塑数据来训练BP(Back propagation)神经网络.结果表明:该优化系统的平均预测精度较BP神经网络提高3.23%.     

甲壳胺与聚乙烯醇共混纤维

将甲壳胺与聚乙烯醇进行湿法纺丝得共混纤维,并将纤维进一步缩醛化. 缩醛化增加了共混纤维的强度,这是由于缩醛化使分子间形成亚甲基桥键以及减少了纤维内空洞所致. 扫描电镜观察还表明缩醛后的共混纤维有较好的断裂韧性. 实验表明强度和密度最大值的共混比为(10%～20%)/(90%～80%)(甲壳胺/聚乙烯醇).     

部分缩醛化聚乙烯醇温敏聚合物的合成及表征

以廉价、无毒、生物相容性良好的聚乙烯醇(PVA)为基体制备了一种新型温敏聚合物--部分缩醛化聚乙烯醇(APVA).用1H-NMR、浊度和流变法表征了其结构及较低临界溶液温度(LCST)行为,合成了一系列不同分子量、不同缩醛度的APVA样品,系统研究了LCST的影响因素,发现高分子量、高缩醛度、高浓度APVA溶液具有较低的LCST,说明可以根据不同用途设计APVA的LCST.     

一种基于关联度的区间型数据离散化方法

数据离散化是数据预处理中的一项重要内容.本文针对区间型数据离散化问题进行研究,提出一种连续区间属性值离散化的新方法,提出一种新的变量-关联度,通过区间数的关联度来描述对象间的相关性,定义关联度阈度确定离散关系,来实现对区间数据的离散化.最后采用多组数据对此算法的性能进行检验,并与其他算法做对比实验,实验结果表明本算法是...     

复杂约束条件下大型油船中剖面结构优化

基于HCSR(散货船、油船协调共同规范)规范描述性要求,同时考虑实际船用钢及型材的规格,以一艘载重量为1.1×105 t的油船为例,研究复杂约束条件下的大型油船中剖面结构优化方法.通过Excel编译目标函数、设计变量与约束条件间的关系,对优化模型进行参数化处理,并通过多学科优化分析软件Isight集成Excel映射数据,分别采取多岛遗传算法、粒子群算法及模拟退火算法,研究不同优化算法对优化结果的影响.结果显示:在复杂约束条件下,算例船中剖面面积分别减小了0.93%,1.02%及1.35%,与基于简单约束的优化结果相比,该方法更加准确有效;模拟退火算法的优化效率更高,结果更优.     

铁路信号计算机联锁系统的联锁逻辑变换

分析了铁路信号计算机联锁系统中流通的信息 ,将其分为涉安信息与非涉安信息两大类 ,并进一步提出当使用逻辑变量来表达涉安信息时的“安全侧逻辑状态”与“危险侧逻辑状态”。阐述了变换联锁信息表达形式的重要性 ,给出了根据故障 -安全原则实现安全逻辑变量的 2种表达形式。最后介绍了在研究实践中总结出的安全逻辑变量变换方法及其实效     

反问题与神经网络相结合的混流泵叶片优化设计

针对三元扭曲叶片优化设计过程中设计变量较多的问题，采用动量矩为设计变量，再通过反问题计算得到叶片来间接对叶片进行参数化；针对评价函数计算量太大的问题，根据试验设计理论安排训练样本，采用神经网络建立设计变量与目标函数间的复杂的响应关系，并且详细研究了反向传播和径向基函数2种网络在对评价函数进行预测过程中的应用，建立了一种新的叶片优化设计方法，与传统的优化方法相比，其设计变量数目较少，以叶轮内的三维粘性流动分析为基础且大大缩短了计算时间，利用此方法对一台混流泵的扬程和效率进行优化，所得叶片性能良好，从而验证了此方法的有效性。     

基于数据选择器输出函数关系的逻辑电路设计

为完善用数据选择器进行组合逻辑电路设计的方法, 分析了数据选择器输出函数的与或形式逻辑表达式, 发现利用输出原函数、输出反函数互为反函数的关系, 对于某些逻辑问题的设计可使数据选择器的数据输入端有变量接入时都为原变量, 而不需要附加非门对反变量进行取非运算, 简化了电路结构。     

GIS与ABM集成的房地产开发模拟研究

以遥感和地理信息系统作为数据获取和空间分析的技术手段,采用多主体建模方法,对房地产开发商的开发行为和相互作用过程进行抽象和模型化,提出一个自下而上的房地产开发模拟框架。采用多变量逻辑回归模型分别建立各类开发商的区位选择模型,各开发商通过竞标获取某个地块的开发权,并实施开发行为。以北京作为实验区,模拟研究了大量开发商通过微观相互作用形成某种宏观的房地产分布格局的复杂过程。     

基于矩阵半张量积的模糊逻辑研究进展

模糊逻辑是一种在不确定性条件下建模和控制复杂过程的革命性方法,在系统建模与控制领域得到了广泛的应用。基于矩阵半张量积理论可以将模糊逻辑表达式转化为代数表达式,借鉴代数系统的经典控制理论与方法来进一步研究模糊逻辑。首先介绍了以矩阵半张量积理论为框架的模糊逻辑的理论研究进展,如模糊关系矩阵、模糊关系方程、模糊关系不等式与分层模糊控制等,其次介绍了基于矩阵半张量积框架下的模糊控制理论的应用,最后给出了基于矩阵半张量积理论的模糊逻辑研究前景。     

二三个节点的耦合混沌系统的同步分析

以洛仑兹系统为对象,将其混沌吸引子视为网络节点,对具有二三个节点的单变量耦合网络与多变量耦合网络的同步进行研究,并计算它们的李雅谱诺夫指数谱,进而将分析的结论推广到多个节点相互耦合的复杂网络中。结果表明,通过多变量耦合的网络比单变量耦合的网络更容易达到同步．     

动态可调主元分析的多元自相关质量控制方法

为解决在复杂产品制造过程中由多元质量数据自相关引起的大量虚发报警问题,以提高产品制造过程中监测的准确性,提出了一种动态可调的主元分析(DRPCA)方法.通过对主元分析方法引入折息因子,构建了多个参数可调的动态主元分析(PCA)算法.利用实验数据计算各变量的特征值和贡献率,来确定主元个数,降低多元自相关过程的计算复杂度,消除数据间的自相关.根据计算的各变量的每个主元负荷值来确定主导变量,结合多变量控制图和主导变量控制图,对多元自相关制造过程进行了实时监测.研究结果表明:DRPCA方法不仅能够消除数据间的自相关,减少制造过程中的虚发报警,而且可以准确地检测出制造过程中的异常变量.