基于知识的IDSS模型库动态链接

通过对一个预研课题模型库管理系统的研究，分析了基于知识的智能决策支持系统（IDSS）中模型库管理系统的框架结构和各子系统的功能，提出了基于知识的IDSS中模型动态链接的问题，并对如何建立模型链的知识规则处理和提取规则算法作了较深入的研究，给出两种具体的生成模型链的方法，即参数生成和分类生成方法；解决了模型在应用中智能集成的问题，从而提高了整个IDSS的决策质量、决策效率以及缩短了系统的反应时间。     

基于GIS和多智能体的城市人口分布模拟

传统的城市人口空间分布方法仅能在数量上达到较高的模拟精度,但是不能对城市人口分布表现的居住分异特性进行描述.针对常用的城市人口空间分布模拟方法的不足,构建了基于多智能体的城市人口分布模拟模型,模型由影响要素、智能体、决策规则等组成.居住用地划分为均匀的居住元胞,初始状态下,每个居住元胞分布相同数量的智能体(家庭为单位),智能体在各自居住压力作用下做出是否迁居的决策,如果迁居则选择合适的居住元胞,通过智能体的不断决策、协商、迁居模拟城市人口分布的变化.实验结果表明,相对于传统的重力模型,本文模型所模拟的结果不仅具有较高的精度,而且模拟的城市居住分异现象与现实居住格局相符合,为城市人口分布模拟提供了新的思路.     

泛布尔代数在智能交通系统中的数据挖掘研究

针对城市交通控制系统实时性要求,提出用基于泛布尔代数的数据挖掘技术来作为智能交通系统的数据分析和数据解释方法,以解决其建模和模型求解的问题.根据城市单个交叉口的交通流,利用这种新的数据挖掘技术的初步分析结果,选择采用多相位实时控制策略;对提取的决策规则,建立起决策系统的泛布尔模型.     

数据挖掘在智能交通系统中的应用

目的将数据挖掘技术应用于智能交通系统中，利用挖掘得到的模式对交通管理决策提供有效支持。方法针对交通数据库系统中数据的特点，提出了基于概化的数据预处理方法，并在此基础上，采用基于树模型的关联规则挖掘算法进行关联规则挖掘。结果获得了良好的挖掘模式。实际应用说明了挖掘结果的有效性及可行性。结论数据挖掘技术在智能交通系统中的成功应用，为交通管理决策提供了有效支持，且提出的方法易于实现，便于推广。     

一种优化的智能合约模版生成方法

针对业务流程智能合约部署到以太坊时Gas成本消耗问题,设计了一种优化的业务流程智能合约模版生成方法.通过将业务流程BPMN模型扩展为Petri网后,利用Petri网的化简规则进行化简,找出BPMN模型中可以视为融判任务的节点组合后,对原业务流程BPMN模型进行化简.提出一种BPMN模型到Solidity智能合约代码的映射规则,将化简后的业务流程BPMN模型翻译为优化的智能合约模版.经过以太坊部署测试,验证了优化的智能合约模版能够降低智能合约部署时的Gas消耗.     

采用局部粗糙集模型的决策规则提取

研究基于局部粗糙集模型下的决策规则提取.对经典粗糙集的决策规则提取进行改进,给出局部粗糙集模型下的决策规则公式,并研究相关性质.结合局部粗糙集模型给出的规则提取公式,引入参数值α,α∈(0,1］,使规则提取公式的泛化能力更强,适用性更广.通过3个实例对局部粗糙集模型决策规则提取的运用进行说明.     

决策概念格及决策规则的提取

针对含有决策信息的决策形式背景,提出了决策概念格模型,并定义决策概念格中的决策规则及规则的置信度和支持度,用户可根据实际的需求,从规则中提取满足最低置信度及支持度的规则.     

基于概念格的入侵检测

将概念格应用于入侵检测系统中 ,构造了一个基于规则分类判决的入侵检测模型 ;提出了决策规则格和决策规则格约简的概念 ,获得了入侵检测的分类规则集 .实验表明此方法能较好地缩减分类规则集中的规则数目 ,且有较高的分类正确率     

基于R-OPN的集装箱码头物流系统建模与分析

针对集装箱码头物流系统(Container Terminal Logistics System,CTLS)建模存在的问题,通过分析CTLS的结构和行为特点,提出了基于规则的面向对象Petri网(Rule-based Object-oriented Petri Net,R-OPN)的建模方法.该方法在对象子网和门变迁中融入决策规则,建立了CTLS系统动态行为和调度控制模型,简洁明了地描述了系统状态和决策规则之间的关系.在此模型的基础上,分析了模型的结构特性(死锁,冲突等),并提出了解决冲突的决策规则,为CTLS的设计、分析、调度与仿真提供了有效的工具.     

基于遗传模糊算法的智能车辆避障路径规划研究

利用模糊逻辑和遗传算法构建一种智能车辆避障路径规划方法.首先建立智能车辆的动力学模型,然后设计模糊控制器,以智能车辆与目标点及障碍物中心点的角度差、智能车辆与障碍物的距离为输入量,智能车辆的速度、转角为输出量分别建立避障行为模糊规则表和趋向目标模糊规则表,最后利用遗传算法对避障行为模糊规则表进行优化.仿真结果表明,该方法是正确和有效的.