模糊决策序信息系统的优化区间决策规则获取

在模糊决策序信息系统中,结合区间知识颗粒,重新定义下、上近似,进而导出区间决策规则。然后给出相应的属性约简,并构造相应的区分函数求法,来获取优化的区间决策规则,使得决策规则的条件属性部分的描述更加清楚、简洁。     

基于改进遗传算法的多元函数优化计算

研究了基本遗传算法在多元函数优化问题中存在的缺陷,提出了一种改进的遗传算法,使用适应值比例变换方法,在交叉与变异算子,染色体基因解码方式等方面做了改进,通过对难以优化的多元函数的优化计算,证明了该算法有良好的全局搜索能力和较快的收敛速度。     

基于狼群搜索算法的函数优化问题求解

针对当前函数优化问题求解方法存在求解精度低、收敛速度慢等不足,提出了基于狼群搜索算法的函数优化问题求解方法 .首先构建函数优化问题的数学模型,然后采用狼群搜索算法在潜在解的空间进行寻优,找到函数优化问题的全局最优解,最后进行了具体函数优化问题求解的仿真实验.测试结果表明:狼群搜索算法加快了函数优化问题的求解速度,而且函数优化问题解的精度高,优于其他函数优化问题求解方法.将狼群搜索算法应用于无线电信异常信号识别的特征选择中,获得了较好的无线电信异常信号识别效果.     

农业科技进步贡献率测算方法及应用

通过对农业科技进步贡献率各种计算方法的讨论,确定了测算甘肃省农业科技进步贡献率的数学模型,计算出１９８８－１９９７年的农业科技进步贡献为４５．８９％,并对甘肃农业科技进步贡献率到２０００年实现５０％的目标提出相应的措施。     

选题的多目标决策模糊优化模型

在编辑出版工作中,选题决策是一项十分重要的工作,它不仅是一个多目标决策问题,而且具有较强的模糊性。文章运用模糊集理论对选题决策进行研究,给出新的数学模型,并给出具体的应用实例。     

农业信息化智能决策系统的设计与实现

系统针对示范园中的蔬菜温室大棚,基于机器视觉技术及ZigBee无线传输,利用多种传感器将温室内环境、土壤数据以及图像数据在线采集并远程无线传输至中心控制室,通过智能决策系统实现指导农业生产的目的.实验表明,该系统组网方便、数据采集准确,达到了设计目标,具有良好的实用价值和应用前景.     

调整和优化我省农业生产结构

经过２０年的改革和发展,我省农业生产力水平有了很大提高,农民收入有了显著增加,整个农村经济得到了全面发展。但是,随着社会主义市场经济体制的逐步确立和整个国民经济的迅速发展,我省农业发展、特别是农业生产结构方面也暴露出新矛盾、新问题。这些新矛盾、新问题集中表现在：一方面由于农业生产力的迅速提高,主要农产品给已由长期短缺变成总量大体平衡、丰年有余,另一方面农产品品种间供求又有余、有缺,很不平衡;一方面农产品总供给能力有了很大提高,另一方面由于高效农业发展迟缓,农业综合效益依然偏低;一方面农业土地资源…     

一个基于NCP函数的非线性Lagrange函数

基于修正的Fischer-Burmeister NCP函数,提出了一个求解具有不等式约束的非线性优化问题的非线性Lagrange函数,讨论了该函数在K-T点处的性质.收敛定理表明,在适当的条件下,当惩罚参数小于某一阈值时,基于该非线性Lagrange函数的算法产生的点列具有局部收敛性.     

多维二次拟合函数优化方法

二次拟合函数法也称为函数模拟法或插值函数法,是公认的经典和有效的优化方法。以丰富优化方法为目的,补充了拟合目标导函数的一次拟合导函数法,推导了极值计算公式,并在多维优化方法领域进行了拓展研究。最后提出了多维二次拟合函数法。算例结果验证了算法有效。     

旱作新技术破解农业生产难题

甘肃农业科技人员近年在实践中总结创造出了一项新的旱作农业技术——全膜双垄沟播技术，破解了旱作农业长期产量低而不稳的难题。     

一种航空器地面滑行路径决策优化算法

机场航空器地面滑行优化是短期内缓解滑行冲突,减小滑行成本,降低环境污染的有效手段.提出一种基于最小费用流的多因素约束滑行优化算法,结合民航滑行冲突和相关管制规则,建立了系统的航空器滑行优化模型.经海口机场航班实际运行对比验证,相比现行滑行路径决策方案,优化算法使得总体时间减少了近2 min,效率明显提高,可用于辅助人工决策.     

基于GPS浮动车的路径优化方法研究

由于城市路径具有大规模路网等特点,传统的路径优化算法难以解决具有实际情况的城市交通路网问题.考虑城市实际道路路网信息,结合动态GPS浮动车数据,将实际道路长度和道路拟合成虚拟路径,提出了一种基于粒子群蚁群算法的混合算法.研究表明,混合算法在时间和精度上优于蚁群算法和粒子群算法,在提高高效性和准确性上具有较好的效果,为城市道路优化和城市出行提供可靠依据.     

带有存量的贷款组合优化决策模型及智能算法研究

带有存量的贷款组合优化决策模型是在模型中考虑存量贷款和增量贷款的关系,控制了银行全部贷款的组合风险。鉴于提出的模型是一个非线性的0-1分式整数规划问题,给出了一种混合改进贪婪变换的遗传算法,数值结果表明该算是有效的,可以求解中大规模问题,同时也说明所提出的模型是合理的。     

一种基于优化的参数化鲁棒极点配置方法

研究时不变线性系统状态反馈鲁棒极点配置问题,首先提出了一种新的衡量系统鲁棒性的目标函数,该目标函数定量考虑了不确定性对闭环系统特征值的影响.然后通过对某些矩阵进行奇异值分解得到闭环特征向量和状态反馈矩阵的参数表达式.基于提出的目标函数和闭环特征向量矩阵的参数解,给出了目标函数梯度的显式表达式,从而可以用成熟的基于给出梯度信息的优化方法对目标函数进行优化而得到最优解.通过实际例子和现有方法的比较,结果显示了本方法的有效性.     

考虑交叉影响的直觉不确定语言多属性群决策方法

针对隶属度或非隶属度为零的直觉不确定语言数,已定义的直觉不确定语言基本运算存在不合理性,导致信息集结结果出现较大偏差.考虑直觉不确定语言数的隶属度与非隶属度之间可能存在的交叉影响,定义新的加法、数乘、乘法及幂乘运算,在此基础上给出直觉不确定语言加权交叉算术平均算子、有序算术平均算子及混合交叉算术平均算子,同时给出直觉不确定语言加权交叉几何平均算子、有序几何平均算子及混合几何平均算子.根据算子本身的特点给出考虑交叉影响的直觉不确定语言多属性群决策方法,并通过算例验证所给决策方法的有效性与可行性.     

一种全局寻优的进化规划算法

文章在常规进化规划算法的基础上给出了一种新的全局寻优的进化规划算法 ,该算法在不用导数的前提下综合了梯度法计算效率较高与进化规划算法全局寻优的优点 .文章还通过四个典型的例子对两种算法的计算效率和计算精度作了比较 .     

一种基于Kohonen和最小风险贝叶斯决策的雷达信号识别方法

鉴于有监督的Kohonen神经网络在雷达信号识别方面的不足,将S-Kohonen神经网络和最小风险贝叶斯决策相结合,提出了一种加强的S-Kohonen-Bayes方法对雷达信号进行分类,并利用Adaboost强分类器设计对识别结果进行修正.人工仿真实验结果表明,错误率平均降低了36%,改进方法具有良好的识别能力,使用最小风险贝叶斯决策进行修正是有效和必要的.     

基于多重加权树的并行数据查询处理方法

研究了并行数据库系统的优化问题,提出了一个基于多重加权树的查询处理方法.这种方法由基于多重加权树的并行查询计划模型、并行查询计划的代价模型和一个并行查询优化器等三部分组成.并行查询计划模型首次模拟了所有关系操作、查询执行的三种并行性、查询操作的处理器和存储器分配、按流水线方式并行执行的操作间的存储器分配以及数据重分布.查询代价模型充分考虑了按流水线方式并行执行的操作间的等待时间,并给出了一种自底向上的查询代价计算方法.查询处理器以最经常使用的选择-投影-连接查询为背景.查询优化器使用了一组确定启发式规则为数据操作分配处理器,并且很好地利用了存储器资源.此外,查询优化器支持多种连接操作实现算法,能够根据不同情况为查询中每个连接操作选择优化的连接操作实现算法.该查询处理方法已经用于作者自行设计的并行数据库管理系统,取得了良好的效果.     

基于多重加权树的并行关系数据库系统的查询优化方法

The author investigates the query optimization problem for parallel relational databases. A multi-weighted tree based query optimization method is proposed. The method consists of a multi-weighted tree based parallel query plan model, a cost model for parallel qury plans and a query optimizer. The parallel query plan model is the first one to model all basic relational operations, all three types of parallelism of query execution, processor and memory allocation to operations, memory allocation to the buffers between operations in pipelines and data redistribution among processors.The cost model takes the waiting time of the operations in pipelining execution into consideration and is computable in a bottom-up fashion. The query optimizer addresses the query optimization problem in the context of Select-Project-Join queries that are widely used in commercial DBMSs. Several heuristics determining the processor allocation to operations are derived and used in the query optimizer. The query optimizer is aware of memory resources in order to generate good-quality plans. It includes the heuristics for determining the memory allocation to operations and buffers between operations in pipelines so that the memory resourse is fully exploit. In addition, multiple algorithms for implementing join operations are consided in the query optimizer. The query optimizer can make an optimal choice of join algorithm for each join operation in a query. The proposed query optimization method has been used in a prototype parallel database management system designed and implemented by the author.     

近似已知函数的稳定求导方法

考虑由扰动数据重构原函数的导数问题.利用积分算子,提出一种新的构造近似导数的方法,与Groetsch提出的求导方法相比较,提高了稳定近似导数的收敛率,在一定的条件下近似已知函数的导数收敛率可以达到O(δ6-7),δ为近似数据的误差界.证明了上述收敛率在某种意义下是最优的.