专家系统中不确定性问题的研究

现实世界中，事物的不确定性，模糊性处处可见。在专家系统中基于不完全知识和模糊知识的推理已被引起特别重视，其重要性越来越难们所理解。本文叙述了不确定性问题研究的重要性。简述了统计推理，语气推理，模糊推理，可能性理论及批注模型等方法。最后论及了这些方法的开发与应用。     

论GIS模糊不确定性以及处理方法探讨

论述了GIS模糊不确定性的认识，介绍了不确定性的相关概念，阐述了GIS的模糊不确定性，及其处理方法。     

结构式不确定系统的观测器─控制器鲁棒设计

对具有结构式不确定性描述的带观测器反馈控制系统提出一种鲁棒设计方法．该方法选取反映系统鲁棒稳定范围的函数为性解指标，同时考虑了组合系统特征值的配置约束，使之满足动态特征要求．并用梯度法进行优化，寻找最佳的状态反馈矩阵F*和观测器增益矩阵L*．计标实例表明，这种设计方法可明显提高系统的鲁棒性．     

不确定性连续系统是具有完整性的鲁棒容错控制器的设计：Ⅰ.？…

基于一个新的Ｒｉｃｃａｔｉ型方程的解，给出了不确定性连续系统针对执行器发生故障时具有完整性的一种新的鲁棒容错反馈设计方法，该方法简单易行，并用一个示例及仿真结果验证了该方法的有效性。     

不确定性管理中若干问题的研究

针对现有不确定性管理方法中存在的问题，提出了若干改进措施并给出了相应的算式，通过示例表明了文中方法的的应用性及有效性。     

基于概率抽样仿真异类输入不确定性传播方法

在已有概率、非概率不确定性描述理论的基础上,针对建模仿真中对不确定性下仿真结果的需求,提出一种基于概率抽样的异类不确定性联合传播方法.给出了基于概率框架的随机变量以及基于非概率框架的区间变量、模糊变量、不精确随机变量、模糊随机变量等不确定性描述方法.针对非概率框架下的不确定性描述方法存在的不确定性传播困难,分别给出了相应的概率框架转化模型.提出一种基于概率抽样的异类不确定性联合传播方法,实现了采用不同不确定性描述方法建模描述的不确定性变量的联合传播.     

间歇过程中稳定控制器的设计

对间歇生产过程提出了一种稳定鲁棒控制器（ＳＲＣ）的设计方法。该方法是基于解析实正（ＡＲＰ）函数的概念。在此，给出了控制器的模型，分析了控制器的稳定鲁棒性。通过仿真实验表明：这种控制器，可使间歇过程在操作周期内，每一个控制阶段具有较强的性能鲁棒性。     

不确定性系统控制的相关问题分析

不确定性系统控制的难点在于：在控制工程界对什么是不确定性信息及其表现形式、不确定性系统及其特性等目前并未取得共识，往往在一些含混不清的概念基础上讨论控制问题，致使对不确定性系统控制的整个研究进展缓慢。由于在实际控制工程在涉及问题面宽，作者联系实际工程实践经验，针对上述问题，主要讨论研究了不确定性信息的概念及其分类，不确定性系统的基本特征及其应采取的控制策略等。最后，作者基于成功实践的实例在文中指出，对不确定性系统控制采用智能控制策略是明智的选择。     

结构的模糊不确定因素对可靠度的影响

模糊不确定性和随机不确定性一样，对结构可靠性有影响，而现行的结构可靠度理论对此无法考虑．本文用模糊数学模式来定量确定其对结构可靠度的影响．通过对某重力坝用改进ＪＣ法程序计算该坝可靠度和考虑模糊不确定性对可靠度的影响，提出了有益于可靠度计算的建议．     

大坝安全监控中的不确定性信息初探

首先根据大坝安全监控研究对象不确定性的性质，将不确定性信息分为随机信息、模糊信息、灰信息、未确知信息以及盲信息等，并概述了这几种不确定性信息的表现形式及其处理方法；然后针对大坝安全监控信息采集和处理的特点，简述了不确定性信息在大坝安全监控中的具体表现形式；最后探索了不确定性信息在大坝安全监控领域中的应用前景，并提供了一种采用不确定性信息处理方法对大坝安全进行分析和评价的新的思路。     

基于不确定抽样的半监督城市土地功能分类方法

为提高分类准确率, 解决城市区域社会功能标签分类难的问题, 提出了一种基于不确定抽样选择策略的半监督城市土地功能分类方法。该算法从轨迹数据中提取城市区域的特征向量, 只需对少量区域进行标签, 根据不确定抽样的主动学习选择策略, 从未标注训练样本中选取具有较多信息的数据, 利用半监督学习算法进行标注, 得到新的标注训练样本添加到训练集, 反复迭代后得到分类结果。实验结果表明, 该方法对不同社会功能的城市区域分类准确率可达90. 2%, 与传统方法相比分类准确率高, 减少了大量标注工作, 在少数标签数据上仍有较好的分类效果。     

基于仿人智能的复杂关联系统控制

由于复杂关联被控对象难以数学建模，因此在辨识，分析，综合设计和系统实现等方面与常规方法有显著的不同，特别在系统建模的思路上有别于传统数学建模方法，因此，研究复杂关联系统的控制问题在技术理论上有相当技术难度，笔者在总结复杂对象特性的基础上，提出了建立广义控制模型，用智能控制策略对其实现有效控制。文中还对控制系统的结构和控制算法作了研究，工程应用实践说明，采用建立广义控制模型，选取智能控制策略对复杂关联系统实施控制是有效和成功的。     

不确性条件下自然资源管理的Bayes方法

给出了Ｂａｙｅｓ方法的一般描述,实例说明该方法在自然资源管理中的应用．同时,对不确定性态度进行了类似于风险态度的分类,并讨论了不同不确定性态度对自然资源管理的影响     

需求不确定条件下供应链之间的库存竞争策略

在考虑市场需求波动的条件下,从供应链核心企业的角度出发,研究两条供应链之间的库存竞争行为.讨论了当供应链采取集中控制和分散决策时的最优库存策略,比较了不同供应链竞争模式下的均衡库存水平和利润,并运用仿真方法分析需求波动对核心企业利润的影响.研究结果为供应链核心企业在竞争环境下的供应链管理提供了理论依据,有助于提升供应链库存管理水平.     

企业知识管理系统柔性与环境的战略匹配

在分析企业知识管理系统 (EKMS)环境的不确定性基础上 ,测度EKMS环境的不确定性 ,并利用适当的匹配模型 ,将EKMS柔性与环境的不确定性进行比较与匹配 ,以合理规划EKMS的柔性配置 ,保证企业知识管理(EKM )柔性战略的实施     

基于信息决策的最优保守度配电网恢复策略

考虑到自然灾害的极端不确定性,本文提出了一种基于信息决策的最优保守度配电网恢复策略。首先将信息缺口决策理论应用于拓扑不确定性,将配电线路发生自然灾害后的停电状态视为一个不确定参数。进一步提出了一个鲁棒性函数,用于确定配电线路中断的风险规避区域及其总受损长度。然后通过线性优化模型实现最优拓扑重构方法,以确保在遭受破坏性自然灾害后提供预定水平的负荷,并且提出了一种新的保守度选择算法来调整模型的输入。实验结果证明优化的分布式电源资源配置、拓扑重构和线路加固方案能显著提高配电网的可靠性和恢复力。     

一种基于系统不确定性的主动式知识学习算法

主动式知识学习方法不依赖于先验领域知识，其学习过程受信息系统的内在属性控制，所产生的知识系统 能够更客观地表达信息系统的潜在特征和规律。系统不确定性能够有效地控制主动式知识学习过程。基于粗糙 集理论，提出一种系统不确定性度量方式，结合Skowron算法，设计出一种基于系统不确定性的主动式决策规则知 识学习算法。仿真实验结果表明该算法能够更好地适应系统的不确定性，其综合性能明显优于其他同类算法。     

一种基于系统不确定性的主动式知识学习算法

主动式知识学习方法不依赖于先验领域知识，其学习过程受信息系统的内在属性控制，所产生的知识系统能够更客观地表达信息系统的潜在特征和规律。系统不确定性能够有效地控制主动式知识学习过程。基于粗糙集理论，提出一种系统不确定性度量方式，结合Skowron算法，设计出一种基于系统不确定性的主动式决策规则知识学习算法。仿真实验结果表明该算法能够更好地适应系统的不确定性，其综合性能明显优于其他同类算法。     

联合作战资源调度模型研究

 针对联合作战筹划过程中的不确定性资源调度问题,设计了基于资源流的反应式调度模型;针对调度过程中的时间不确定性,提出了模糊数建模方法;针对资源调度过程中的资源不确定性,提出了基于双重优先级的优势资源竞争方法,并通过遗传算法进行全局寻优,针对任务不确定性问题,设计了反应式鲁棒策略模型,并实验验证了模型的有效性。