组合智能决策支持系统研究及其应用

针对现有决策支持系统存在信息支持不足、专家知识难以获取与表示、从海量数据提取有用信息存在困难等问题,通过对已有的人工神经网络、小波分析、遗传算法的建模方法进行组合利用和加以改进,建立组合智能信息处理器,并将之与传统决策支持系统相结合,产生智能决策支持系统,进行知识自动提取和系统智能建模,并基于GIS平台利用组件技术搭建智能决策支持系统集成结构.最后以灌区水资源管理决策支持系统的径流预报为例,进行仿真试验,验证方案的可行性和有效性.     

基于粗糙集理论与贝叶斯网络的超视距空战战术决策

基于智能互补融合的思想,将粗糙集理论与贝叶斯网络有机结合在一起,提出了一种超视距空战战术决策的新方法.利用粗糙集理论实现对专家知识的约简和空战态势信息集的压缩,提取了超视距空战战术的最小决策信息集,基于最小决策信息集的贝叶斯网络模型可以降低网络结构的复杂性;同时利用贝叶斯网络实现了超视距空战战术的概率决策推理.最后,进行了实例分析,决策推理结果表明该方法的正确性以及在不确定环境下的有效性.     

基于深层卷积神经网络和双谱特征的雷达信号识别方法

针对复杂电磁环境下利用人工提取特征识别雷达信号存在的主观性强、特征冗余的问题,提出了一种基于深层卷积神经网络的识别方法。该方法首先提取雷达信号的双谱信息作为深层卷积神经网络模型的输入,然后利用模型的自学习能力提取深层特征,实现对不同调制样式雷达信号的识别,最后对不同结构网络模型的识别结果进行对比。仿真实验结果表明,相比传统雷达信号识别方法,该方法对于不同调制类型信号的识别效果优异,并且在识别率、抗噪性上都有所提升。     

基于状态预测的多智能体动态协作算法

针对复杂动态环境下的多智能体协作问题,提出基于信息处理和状态预测的优化动态协作算法.充分考虑其它智能体对环境的影响,采用重要度函数和信息处理方法,对协作所需信息进行筛选和处理.通过引入状态预测算法,在多智能体动态协作过程中对智能体的行为和系统的状态进行预测,以实现协作结构的在线调整,使得多智能体能在内部以新的控制任务或新的平衡状态为目标,进行联合行动的动态协作.通过在典型的复杂动态MAS研究平台--机器人救援仿真比赛系统中应用,验证了该算法的有效性.     

基于粗糙集高速公路混沌T-S FNN控制仿真

研究基于粗糙集理论的高速公路混沌系统模糊神经网络入口匝道控制方法。针对高速公路车流量不确定性特点,提出了通过数据挖掘技术建立交通流入口匝道智能混沌控制器知识库的思想;设计了以密度、上游流量和最大李亚普诺夫指数作为输入,红灯时间作为输出的T-S模糊神经网络混沌控制器;采用粗糙集理论建立混沌控制器知识库,确定模糊神经网络控制器结构并提取模糊规则;采用模糊神经网络方法对控制器参数进行优化。仿真结果表明:采用该方法设计的智能混沌控制器,可实现保持高速公路有序运动、避免交通堵塞、提高交通通行能力的目的,是提高高速公路管理控制水平的有效方法。     

基于迭代阈值分割的星载SAR洪水区域快速提取

基于星载合成孔径雷达(synthetic aperture radar, SAR)的洪水区域提取可对洪灾信息进行高效提取。然而, 传统提取方法往往时间复杂度较高, 严重影响了洪灾区域获取的时效性。基于改进迭代阈值分割原理, 本文提出了一种星载SAR图像洪水区域快速提取方法。首先, 对预处理后的SAR图像进行高斯拟合再抽样, 抑制SAR图像直方图异常点的影响。其次, 利用迭代阈值算法进行水体提取, 并基于形态学滤波对噪声进行抑制。最后, 对已识别的水体区域开展变化检测, 实现洪灾区域的提取。基于2020年7月鄱阳湖流域特大洪灾前后的哨兵-1 SAR图像, 本文开展了洪水区域提取对比试验。试验结果表明, 该方法可在保证洪水区域提取精度的同时, 显著提升处理效率。     

模糊神经网络在运动员脚力信息识别中的应用

采用了一种基于模糊神经网络的方法进行运动员脚力信息的识别，该方法利用模糊隶属度函数扩张和收缩以及前向网络的误差反馈原理，构成了一种改进的模糊神经网络结构，采用了分级的训练和学习方法，运用于举重运动员抓举动作的识别中，并获得了较理想的效果。脚力信息的识别是笔者提出的基于计算智能的数字运动员人体模型的前提和基础。     

探索机械智能CAD系统的可拓决策方法

研究基于可拓知识模型和决策模型的机械智能ＣＡＤ方法,它不仅能够表示和处理设计中的信息转化关系,而且能够利用物元变换理论进行复杂的辩证和求异推理,转化约束问题中的矛盾因素,从而为解决定量计算与辩证分析决策共存系统的优化设计,形成基于可拓决策的智能ＣＡＤ理论与方法。文中探索了可拓智能ＣＡＤ系统的研究内容与方法,并给出机械产品方案设计中可拓智能ＣＡＤ系统的结构模式。     

一种基于步态分析的身份识别方法

近来年,步态作为一种生物特征识别技术倍受计算机视觉研究者的关注。提出了一种基于计算机视觉运动分析的步态识别方法,从图像序列中提取特征进行识别。本方法提取的特征包含步态外观和运动信息。区别于基于模型的步态识别方法,提出一种新的提取肢体角度的方法,该方法通过分析侧影宽度变化获取角度信息,无需对人体建模。首先,采用背景减除技术提取人的侧影;分析侧影的高宽变化获取步态周期。然后,采用离散余弦变换分析了步态外形特征和角度特征。最后运用K邻法在几个不同的数据库上进行了算法验证。实验结果表明,本方法行之有效。     

结合边缘和统计特征的末制导SAR图像匹配

提出一种用于末制导的合成孔径雷达（synthetic aperture radar, SAR）图像实时匹配方法。考虑参考图与实时图尺度、方向等差异,制备多幅参考图像,基于最小错误概率准则,对每幅参考图像提取边缘,由边缘图形成用于匹配的包含边缘两侧地物区域信息的参考模板。提出一种利用边缘信息和SAR图像统计特性的相似性度量准则。采用金字塔分层结构的搜索策略,提高了匹配速度。该方法综合利用了边缘和灰度统计信息,避免了对实时图的边缘提取。实验验证了算法的有效性。     

灵敏度分析在多层感知器硬件设计中的应用

以多层感知器的相对灵敏度为指标,利用灵敏度分析方法,研究了存在量化误差的情况下,多层感知器硬件设计中的网络结构设计和量化比特数选择问题。提出了训练前多层感知器硬件设计的灵敏度分析方法。针对单隐层感知器的硬件设计进行了计算机仿真,得到了满足设计要求的隐层神经元个数和量化比特数。仿真结果表明,所提方法在理论上是一种有效的网络硬件设计方法。     

INTELLIGENT SECURITY SYSTEMS ENGINEERING FOR MODELING FIRE CRITICAL INCIDENTS： TOWARDS SUSTAINABLE SECURITY

An intelligent security systems engineering approach is used to analyze fire and explosive critical incidents, a growing concern in urban communities. A feed-forward back-propagation neural network models the damages arising from these critical incidents. The overall goal is to promote fire safety and sustainable security. The intelligent security systems engineering prediction model uses a fully connected multilayer neural network and considers a number of factors related to the fire or explosive incident including the type of property affected, the time of day, and the ignition source. The network was trained on a large number of critical incident records reported in Toronto, Canada between 2000 and 2006. Our intelligent security systems engineering approach can help emergency responders by improving critical incident analysis, sustainable security, and fire risk management.     

交通诱导系统智能化方案及其仿真研究

交通流过程是不确定性很强的复杂过程，用传统的理论方法已经不可能有效解决交通流控制与诱导问题，交通诱导系统（route guidance system,RGS)必须智能化，该文评述了基于动态交通分配模型的交通诱导方法，指出其存在着模型理想化、局限于解析模型和忽视了人的参与与作用等问题，提出了RGS的一种智能化方案，介绍了基于学习机制来实现交通流短时预测和推理得出交通诱导信息的原理，给出了交通诱导智能系统的结构，用仿真研究的结果说明了原理的有效性，得出了交通诱导智能化的方案比依赖某种确定的数学模型的方案更可行有效的结论。     

基于事例推理的加工中心智能CAD系统研究

针对加工中心模块化设计智能ＣＡＤ系统,提出了基于事例推理的设计方法。文中建立了基于事例推理的方案设计事例树状分层模型和功能模块事例数据模型,提出了设计事例的检索算法及事例的修改与学习策略,最后给出了卧式加工中心设计实例。应用结果表明,基于事例推理的设计方法对开发模块化系列化产品是十分有效的。     

Managing Complexity—The Path Toward Intelligent Organizations

Coping with complexity is at the heart of management and leadership in the turbulent environments faced by the organizations and societies of our day. The systems approach provides transdisciplinary theories and tools for dealing with this challenge more effectively than efforts merely based on disciplinary insights or pragmatic recipes. In this paper, a concept of "intelligent organizations" is introduced. A framework for the design of intelligent organizations is proposed that links three organizational cybernetic models: the Model for Systemic Control, the Viable System Model, and the Team Syntegrity model.² The proposition is that a combined use of these models, guided by the integrative conceptual framework, enables a more effective response to complex situations than merely pragmatic approaches to "integrative management." Provisional empirical evidence gathered from applied research indicates that the proposed framework is capable of enhancing such superior potential for effective response. As such, it promises to meet the specific needs of the new types of organizations that have already begun to emerge in the knowledge societies.     

以人为中心的综合集成研讨厅体系——人工社会(二)

人机结合的综合集成研讨厅体系，将专家体系、机器体系和数据体系有机结合起来组成智能系统，该方法的成效依赖于系统的整体优势和综合优势。本文从人机结合以人为主的智能系统角度，研究人机结合综合集成研讨厅体系的具体化理论及其模型。主要工作在以下方面：1）首次提出处理复杂问题的人机结合的综合集成研讨厅体系，是研究将社会科学、自然科学所研究的现实复杂问题的自然法则和社会规律联系在一起的方法手段，并且人工设计再现。2）从智能系统角度．综合集成研讨厅体系，以[人，网络计算机]为基元，通过以复杂问题为牵引的交互和组织，形成了开放的人工社会，是以求解复杂问题为目的，以人为中心计算的组织空间。进一步，文章讨论了基于agent的人机结合综合集成厅人工社会的设计重点，包括以人为主的社会基元，知识生产和智慧涌现，以人为中心的数据制成体系，有效交互和组织，以及面向组织的多智慧体社会逻辑设计。本篇文章侧重于工作的第二部分，从智能系统的角度设计综合集成研讨厅人工社会。     

基于交互式修正的双重语言信息联动决策方法

针对双重决策信息下的群决策问题,提出了一类基于群体意见交互式修正的信息联动决策方法。建立双重语言信息的结构转化方法,提出了基于综合偏好矩阵的方案整体绩效测度方法;以专家判断矩阵和方案综合偏好矩阵的偏离度为控制变量,构建了辨别弱有效性专家的目标规划模型;通过将专家意见表征为多维空间向量,建立了弱有效性专家意见的修正方法及修正步长优化模型,进而提出了双重信息的决策方法。     

基于多智能体技术的智能大厦信息管理

分析了建立智能大厦信息管理系统的最新要求 ,提出了采用多智能体技术建立智能大厦的综合集成管理体系。针对智能大厦信息管理系统的特点 ,建立了智能大厦多智能体系统 ,给出了系统构成、系统结构及建立该系统所面临的关键技术 ,阐述了建立该系统所面临的任务。进一步地提出了采用多种智能体的解决方法 ,即采用人机智能体 ,移动智能体 ,异质智能体和信息智能体技术 ,为智能大厦的智能化和集成化提供新的途径。     

电子监控状态下的薪酬配置与代理人行为分析

智能制造背景下，企业控制正在逐渐由传统人工监控向电子监控转变，如何将电子监控与信息化深度融合，形成有效激励机制是亟待解决的问题。基于委托代理理论隐藏行动道德风险模型的研究成果，提出电子监控的信息处理思路，将电子监控获得的信息加入薪酬契约，分析了绩效薪酬的构成比例，和代理人行为的变化趋势。通过最优的薪酬激励，实现代理人工资和委托人效用共同增长的双赢效应。从管理理论角度，扩展了委托代理理论中隐藏行动道德风险模型，明确了信息在激励机制中的作用；从生产实践角度，完善薪酬契约的配置问题，为企业的激励机制和电子监控的信息应用提供实践帮助。     

Designing a Hybrid Intelligent Mining System for Credit Risk Evaluation

In this study, a novel hybrid intelligent mining system integrating rough sets theory and support vector machines is developed to extract efficiently association rules from original information table for credit risk evaluation and analysis. In the proposed hybrid intelligent system, support vector machines are used as a tool to extract typical features and filter its noise, which are different from the previous studies where rough sets were only used as a preprocessor for support vector machines. Such an approach could reduce the information table and generate the final knowledge from the reduced information table by rough sets. Therefore, the proposed hybrid intelligent system overcomes the difficulty of extracting rules from a trained support vector machine classifier and possesses the robustness which is lacking for rough-set-based approaches. In addition, the effectiveness of the proposed hybrid intelligent system is illustrated with two real-world credit datasets.