复杂系统相似性原理与相似条件研究

以相似三定理为理论基础的经典相似理论不具有系统概念,难以指导复杂系统的相似设计及模型试验.对此,在分析经典相似理论局限性的基础上,从系统论的角度出发,探讨了复杂系统相似的基本原理和要求,给出了复杂系统相似的层次相似描述,利用定性分析与定量分析相结合的方法,论述了系统在各层次上功能相似、结构相似及两者间固有关系相似的概念,并推导出了三类相似对应的相似条件,从而为复杂系统相似性原理与相似条件研究提供了理论与方法.     

基于模糊逻辑系统的复杂相似系统分散全息控制设计

针对复杂系统提出信息库的概念，以此为基础描述了复杂相似系统的概念。针对一类具有相似结构的、由二维子系统组成的复杂系统，采用经典Lyapunov方法和模糊逻辑系统，充分利用相似结构信息和匹配系数，分别给出了设计被控复杂系统镇定和跟踪分散全息控制器的方法。实例仿真结果表明本文所提出的方法是有效的。     

基于键合图的复杂机电系统动力学相似分析

以适用于多能域系统建模的键合图为工具,论述了复杂机电系统键合图相似的前提条件,推导出了键合图各要素相似所对应的动力学相似条件,在此基础上,根据基于键合图的模态分析理论,进一步进行了系统模态相似研究,给出了系统频率、振型等主要模态参数的相似关系,从而提出了复杂机电系统动力学相似的键合图分析法.利用该方法既能很容易地导出系统的相似要求,而无需知道各现象的物理方程,又可以实现用简单的单能域模型系统来对多能域原型系统进行动力模型试验和仿真研究,从而为工程中复杂机电系统的动力学相似研究提供了新的方法和思路.所提供的算例表明,该方法在指导复杂机电系统动力学仿真及模型试验时,能快速、简便而又直观地得到系统相似所需满足的相似条件.     

复杂系统、复杂网络自相似结构的涌现规律

在现实世界的复杂系统中,树状分形广泛存在.最近对于复杂网络的研究又揭示大量网络为自相似结构,随之而来的问题是:自相似结构是如何形成的.本文结合复杂系统与复杂网络,给出一个树状生长模型,通过论证揭示:生长过程及自相似结构的涌现,可集中由简单的幂律体现:幂律是自组织形成的临界状态,在它的支配下,系统得以保持有序演化发展,并涌现层层相似的自相似结构,其分形维数或相应的指数,是系统功能的度量.复杂寓于简单,简单形式的幂律蕴含了自组织演化发展并涌现自相似结构的全部过程的信息,是支配现实世界广泛现象的动力学.     

相似关系下变精度粗糙集的阈值选取分析

针对相似关系下的变精度粗糙集模型,讨论了该模型下的阈值选取问题。阈值选取包括相似阈值和分类阈值的选取。通过粗糙熵的计算,给出了最优相似阈值的选取方法。对于分类阈值的选取,提出先将模型的边界域进行细划分,分析各边界域与分类阈值之间的影响关系;之后确立基于边界域的近似分类的准则,通过基于近似分类准则的优化计算,达到对分类阈值区间的合理选取。文末的仿真实例验证了该阈值选取方法的可行性和优越性。     

带回流复杂制造系统基于资源的Petri网仿真原型

针对带回流复杂制造系统建模的难点,提出三种解决办法:首先提出基于资源的Petri网模型构建模式对系统结构建模,避免随加工步骤增多网规模扩大;其次提出IDEF0与PN相结合的建模方法对系统功能建模,实现对系统及子系统功能以及系统间关系的详细描述;最后通过多种变迁种类的引入实现对系统行为建模。在此模型基础上,构建带回流复杂制造系统仿真器原型,并介绍了该仿真器对投料策略和调度规则的仿真。     

一种基于有向图模型的模糊多故障诊断算法

基于最大后验概率准则的复杂系统多故障诊断推理算法依赖于系统先验故障概率的获取.针对这一不足,提出了一种基于有向图模型的系统级模糊故障诊断算法.首先用有向图模型描述大型复杂系统各子系统及故障观测节点问的信息依赖关系,建立故障依赖矩阵;然后在故障观测概率空间建立特征故障观测概率矩阵;在此基础上设计了模糊函数以描述实际观测向量与故障特征向量的相似度,并提出了相应的诊断算法.仿真结果表明该算法具有足够的故障诊断精度和诊断效率.     

基于广义梯形模糊数相似度的交叉效率集结

在不确定环境下,针对模糊数据的多样性和复杂性,本文结合广义梯形模糊数相似度理论将广义梯形模糊数的交叉效率矩阵转换为交叉互评相似度矩阵,并根据模糊信息检索系统中的布尔模型,以能最大程度还原信息本身为准则,构建满足"正相容性"的有序几何平均集结函数对交叉互评相似度矩阵进行集结,从而得到关于每个决策单元的同行评价综合相似度.根据决策单元的同行评价综合相似度,建立反映决策者偏好的模糊一致性偏好矩阵,并对决策单元进行集结权重的分配,根据分配结果计算决策单元的全局交叉效率值.本文的集结方法可以解决不确定环境下,交叉效率矩阵数据多样性的问题,有较高的适用性;并且其集结结果具有较高的一致性和稳定性.最后本文以梯形模糊数的交叉效率矩阵为算例,来说明该方法的合理性和适用性.     

多准则决策评价系统设计

针对产品设计中方案设计与评价的复杂的决策问题 ,研究并设计了基于知识的 ,有限方案的多准则决策评价系统 .文章从系统的体系结构、功能结构、数据结构、工作机制 ,以及实现途径等方面进行了阐述 .首先综合考虑技术及经济等各项设计指标 ,建立并维护多准则的决策指标模型 ;然后以知识库、模型库、数据库、方法库等信息源为基础 ,设计各种信息处理工具 ,包括知识处理工具、方案处理工具、多准则决策评价工具 ;综合运用知识推理以及多准则决策评价方法 ,按评价指标模型 ,对有限的待选方案进行评价与排序 ,最后综合分析的结果为复杂的方案论证过程提供科学的决策依据.     

基于(α, τ)限制相似关系的变精度粗糙集模型

针对经典粗糙集模型只能处理完备信息系统,将变精度粗糙集模型引入到不完备信息系统中。给出了(α,τ)限制相似关系的定义及其相关性质,并提出了基于(α,τ)限制相似关系的变精度粗糙集模型,提出了基于属性重要度和近似分类质量的知识约简算法。通过算例分析验证了该模型知识约简算法的有效性。     

基于直觉模糊相似度的直觉模糊三支决策方法

针对现有直觉模糊相似度未考虑其隶属度和非隶属度的实践语义且在一些情形下可能出现"违反直觉"等问题,本文提出一种新直觉模糊相似测度,并将其引入直觉模糊决策系统中,定义了直觉模糊相似度下(α,β)-水平截集等概念,并给出相关性质.以粗糙隶属度为评价函数导出目标集的(α,β)-下、上近似集及其三个域.考虑到决策者不同风险态度,基于贝叶斯理论构建一种具有多风险偏好的直觉模糊三支决策模型,并获得决策规则,进而提出一种基于直觉模糊相似度的直觉模糊三支决策方法.最后,通过算例说明该方法的可行性和有效性.     

兼顾形状-距离的正态云模型综合相似度测算

研究了正态云模型相似度的测算方法.提出了正态云模型的形状相似度和距离相似度概念,建立了云模型综合相似度测算框架.结合云模型的数字特征,给出了形状相似度计算公式.研究了云模型距离对相似度的影响关系和数学性质,提出了基于距离的相似度测算定义,并研究了便捷的计算方法.算例说明了算法的可行性.     

基于多信号流图和相似性度量的故障可诊断性评价方法

针对目前基于定性模型无法对电子系统故障可诊断性进行定量评价的问题, 将定性模型与数据驱动方法相结合, 提出一种基于多信号流图和相似性度量的故障可诊断性评价方法。首先, 根据系统的组成结构建立多信号流图模型并得到故障-测试相关性矩阵, 基于故障-测试相关性矩阵提出了故障可诊断性评价准则。其次, 提取测试信号的小波包Shannon熵作为特征向量, 以欧式距离作为相似性度量指标, 将故障可诊断性定量评价问题转换为不同故障模式下测试信号特征向量的相似性度量问题。然后, 构建故障可诊断性评价矩阵, 依据故障可诊断性评价矩阵提出了系统可诊断性指标。最后, 通过仿真分析验证了所提方法的有效性。结果表明, 所提方法在不构建数学模型的前提下, 能够实现电子系统的故障可诊断性的定量评价。     

Static rough similarity degree and its applications

The definition of rough similarity degree is given based on the axiomatic similarity degree, and the properties of rough similarity degree are listed. Using the properties of rough similarity degree, the method of clustering in rough systems can be obtained. After clustering, a new sample can be recognized by the principle of maximal rough similarity degree.     

实体解析中基于相似性传递的增量分组研究

本文探讨一种适应于大数据集的基于相似性传递的记录增量分组方法.论文首先分析如何逐步推算出记录之间的相似性,然后提出如何基于排序键构建基准组,如何基于相似性传递增量更新基准组,以及如何基于并查集实现基准组中的增量更新,最后通过实验验证提出方法的可行性和高效性.实验结果显示,提出的方法比传统方法更能提高分组质量,提升分组效率.论文没有对属性值本身存在的数据质量问题进行详细分析研究,并没有设计排序键生成算法.提出的方法不仅能有助于解决数据清洗、信息集成与管理等技术中的记录漏配问题,而且具有较好的可扩展性可重用性和不受领域限制等优点因为它仅从纯数据处理的角度来设计算法.     

基于多尺度相似度特征的答案选择算法

答案选择的主要任务是对问答系统中问题的候选答案排序,当前主流的方法是基于表示学习方法,通过神经网络对问题和答案进行向量表示,然后根据向量相似度对候选答案排序,该类方法忽略了问题和答案的局部关联性。针对这一问题,提出了一种基于多尺度相似度特征的深度学习模型。该模型采取传统的深度学习模型分别提取问题和答案的特征,然后计算各个尺度下的特征相似度得到问答的相似度矩阵,最后采取三种不同的相似度特征学习模型对相似度矩阵学习得到联合相似度。在公开数据集WebQA上进行实验验证,实验结果表明将相似度特征学习方法引入传统深度学习模型获得了较为明显的提升。     

相似系统工程

基于相似学和相似系统理论，本文研究了相似系统工程的概念及其含义。相似系统工程主要研究一切与系统相似性有关的科学技术和组织管理实践问题。认为相似系统工程的主要特点是：１．将自然系统优化原理应用于工程实践，在人造系统中实现与自然系统中存在的某些相似特性；２．运用已知相似规律和一定系统已知优秀特性及经验或技术方法，成功应用于另一系统中，设计、组建和管理新的相似系统。结合工程实践，探讨了相似系统工程实践应用的原理与方法，以及向相似工程学发展的前景。     

不确定多指标决策问题的相对相似关系法研究

针对指标权重未知的不确定多指标决策问题,从描述区间数的相似性程度出发,提出了一种全新的区间数相对相似度和决策方案相对相似度定义,给出了区间数相对相似关系理论并得到了一些相关结果;然后在通过相对相似度对决策指标权重进行度量的基础上,采用备选决策方案在决策方案集中的总体相对相似度值大小选取最优对象并排序,以此给出了不确定多指标决策问题的相对相似关系法.通过算例分析了该算法和离差最大化算法的相异,说明了该算法的适用性和合理性.     

不完备信息系统中基于相似度的变精度粗糙集模型

提出了一种基于相似度的变精度粗糙集模型,该模型是变精度粗糙集模型在不完备信息系统中的拓展.定义了这种模型上的知识约简,并给出了求约简的两种一般算法.最后通过实例分析说明了算法的有效性.