基于树型有限自动机的DES规则匹配算法研究

提出了一种基于规则分组并构建有限自动机的规则匹配算法,采用规则分组的方法,大幅缩小了搜索范围;根据规则组构建树型有限自动机,对树型自动机进行搜索,利用匹配失败的信息,实现了跳跃匹配.实例测试结果显示,该算法较好地满足了离散事件系统中对于高效性和实时性的要求,提高了规则匹配的效率.     

切换式规则调度系统的建模与仿真

以生产调度问题为背景,研究切换式规则调度系统的建模与仿真问题．在分析规则与性能指标关系的基础上,文中首先提出了一般切换式规则调度系统的概念;接着借鉴混合动态系统的分层建模机制,详细讨论了一般切换式规则调度系统的建模框架和方法;然后结合实例给出一个具体的模型,并基于该模型进行计算机仿真,得到一些直观的结论．     

基于领域规则的军用仿真模型组合建模

分析了仿真模型的句法和语义组合方法,针对当前的组合方法在表达领域知识对组合建模约束存在的问题,提出了基于领域规则的仿真模型组合建模方法。采用符合HLA标准的基本对象模型表示原子模型和层次组合模型。通过逻辑规则表示组合建模的接口匹配规则和组合模型的领域知识,并根据领域知识建立组合建模的领域规则。用通用逻辑推理引擎实现领域规则对组合建模的约束检验和接口匹配检查。通过某电子对抗仿真系统的应用,结果表明,该方法和BOM结合是一种有效的组合建模方法,能有效的表示领域知识对组合模型的约束。     

基于数据挖掘的水库供水调度规则提取

以供水调度为例对数据挖掘用于水库调度规则提取进行了研究.经分析主要选取了水库蓄水量、调度时段编号、需水量、径流量和水文年型5个特征属性构成数据集,通过数据挖掘从中发掘水库供水调度规则模式.采用径向基函数网络作为数据挖掘算法,将复杂的属性空间上的数据样本,映射为几种离散的供水调度模式,从而完成供水调度规则的模式划分.为了验证数据挖掘方法在调度规则提取上的效果,给出了调度图和调度函数方法用于供水调度的计算结果,三种方法的调度结果对比分析显示,数据挖掘方法在供水调度模式分类正确率和缺水指数两方面都是最好的,这反映出数据挖掘方法用于水库调度是合理有效的.     

基于粗集理论的医学诊断规则提取方法

讨论了医学诊断的知识获取问题，基于粗集理论提出了完整的知识获取方法，包括连续信息系统的离散化，信息系统约简、决策规则提取，决策模型生成等，以十二指肠溃疡为例，讨论了知识处理的过程，为人工智能技术在医学诊断领域的应用提供了新的思路。     

Wang-Mendel模糊模型控制规则的提取及应用

针对如何利用系统的模糊模型设计模糊控制器,提出以系统的模糊规则库为基础,提取模糊规则中的信息获得控制规则的方法。以钢铁工业中连续退火炉的加热炉为对象进行了仿真,首先提取描述对象输入-输出映射关系的模糊规则组成完备规则库,并以此为基础提取控制规则补偿输出偏差。仿真结果表明能够达到期望的效果。     

基于模糊关联规则的股票市场交易规则抽取

将模糊关联规则应用于股票市场的交易规则抽取,以期能为投资者投资做出正确决策.首先选用聚类方法对模糊集属性进行离散化,进而构造模糊集和隶属函数,给出模糊集构造算法,最后提出适合股票交易规则抽取的模糊关联规则算法FARS.实验结果表明,所得规则能很好的反映股票交易中的实际情况.     

基于完备模糊规则集的混沌时间序列预测

基于数据挖掘思想，使用置信度度量和改进的梯度下降法，提出一种新的构造完备．模糊规则集的方法来建模和预测混沌时间序列。所提方法通过确定最优输出模糊子集的质心和模糊规则的置信度度量，能够推理数据未覆盖区域的空缺规则，并构造一个完备的模糊规则集，进而解决了混沌时间序列的可预测问题。仿真结果表明新方法是有效和准确的。它能很好地辨识系统的特征，并且提供了一种混沌时间序列预测的新方法。     

一种基于规则的仿真精度实时分析方法

针对复杂分布式仿真系统实时精度分析困难以及分析方法较少的情况,提出了一种基于规则的仿真精度实时分析方法。首先概述了仿真精度和精度分析的概念;然后重点讨论了实时精度分析方法的原理,包括仿真事件及其关系的形式化描述方法,规则的表现形式,以及精度分析的流程和规则库设计;最后结合应用实例,给出结论及下一步研究方向。     

基于半规则纹理的三维表面流场可视化方法研究

针对基于点噪声的流场可视化不够形象的缺点,提出一种更直观的基于半规则纹理的三维表面流场可视化方法。首先,利用Mesh quilting技术在三维物体表面建立网格结构,并以组成网格结构的三角形作为基本模型,匹配样本纹理,形成第一帧纹理;随着流体的流动,角点的移动形成了新的网格结构,并对变形后的网格重新映射形成新一帧纹理图;最后,各帧纹理相连形成了一帧帧连续的流场动画。匹配过程中,为提高效率并保持帧之间的连续性,提出了最优纹理集加速匹配。实验表明,该方法可以获得较好的可视化效果。     

一种小波网络的改进算法研究

将基于MGS算法的NARMAX模型结构与参数辨识的一体化算法和小波网络相结合,提出一种改进的小波网络学习算法.该算法基于数值稳定的MGS正交化方法对小波基进行优选,同时在迭代过程中不要求存储设定小波网络模型的整个参数回归矩阵,避免存储困难.同时采用[err]准则来初选小波网络的结构模型,采用[ERR]准则来剔除由[err]准则误选的冗余项.仿真结果表明,利用该算法设计得到的小波网络具有较小的存储量和较小的网络规模.     

新的不确定推理真值传播计算方法

针对现有不确定推理真值传播方法存在的缺陷 ,提出一种新型不确定推理真值传播的计算方法 .该方法简单、直观 ,与已有方法相比更具有应用价值.     

金融冲击、货币政策规则的选择与中国经济波动

综合运用贝叶斯估计、二阶矩比较、脉冲响应、方差分解、历史分解和反事实仿真等方法进行研究后发现:在引入了金融摩擦和金融冲击的情况下,1)利率规则造成的福利损失明显大于数量规则.2)就应对负向金融冲击的效果而言,数量规则的效果优于利率规则的效果.3)金融冲击是驱动我国经济周期波动的最重要力量,金融冲击在利率规则和数量规则下对我国产出波动的解释度分别为40.54%和38.95%.4)货币政策规则的选择对我国宏观经济的总体运行具有很大影响,且对通货膨胀的影响要大于对产出的影响.5)在我国利率尚未完全市场化且存在金融冲击的情况下,我国央行应更多地采用货币政策数量规则调控经济.     

Integrated knowledge-based modeling and its application for classification problems

Knowledge discovery from data directly can hardly avoid the fact that it is biased towards the collected experimental data, whereas, expert systems are always baffled with the manual knowledge acquisition bottleneck. So it is believable that integrating the knowledge embedded in data and those possessed by experts can lead to a superior modeling approach. Aiming at the classification problems, a novel integrated knowledge-based modeling methodology, oriented by experts and driven by data, is proposed. It starts from experts identifying modeling parameters, and then the input space is partitioned followed by fuzzification. Afterwards, single rules are generated and then aggregated to form a rule base, on which a fuzzy inference mechanism is proposed. The experts are allowed to make necessary changes on the rule base to improve the model accuracy. A real-world application, welding fault diagnosis, is presented to demonstrate the effectiveness of the methodology.     

基于领域知识的模型检验方法

提出了一种基于领域知识的模型检验方法.该方法主要是采用本体论方法,将业务领域内的潜规则表示成领域知识,构成领域规则库,对领域规则采用图形化表示与使用SWRL描述相结合的方式,形成了对规则知识的内、外部表示,为领域知识的直观显示和有效推理提供基础.领域规则形成的规则库为模型检验提供了依据和复用基础,确保用户构建的应用模型满足业务领域需求.     

SOME PROGRESS IN SENSOR NETWORK DECISION FUSION

The multisensor network decision/detection problem continue to attract much research interest in recent years since such system offers many advantages over that with a single sensor in terms of e.g., survivability, reliability, and robustness. This article surveys some previous progress, briefly presents a few new results, and proposes some challenging issues in communication direction of sensor network decision fusion.     

Expert System Based on Data Mining and Neural Networks

1　 IntroductionAlthough there are momentous progresses and application in Expert System ( ES) [1 ] ,thereare some innate limitations resulting from its symbolic information processing mechanism.Here are some problems listed below:the bottleneck of knowledge acquisition,the frailtyof knowledge,the monotony of inference.So a lot of researchers have advanced manyfresh theories and methods. For example,the knowledge representation includes:theobject-oriented and prototype representation techniq…     

改进的空间数据库主动规则条件测试模型

空间数据库的主动规则条件测试对于规则的执行效率至关重要。本文采用空间查询代数优化技术和空间算子迁移方法,提出扩展的空间规则鉴别网络(ESRDN)模型,给出ESRDN的优化启发式规则及其正确性证明,分析结果表明,该改进模型可以提高空间数据主动规则的条件测试效率。     

一种群体评估方法的合理性分析

讨论了社会选择中的Ａｒｏｗ条件在基数效用（即评分法）下的修改，然后针对一种特定而常用的评分集结规则分析了在基数效用下的Ａｒｏｗ结论，并指出了该规则的可操纵性方面的特点和性质。最后讨论了数据预处理的必要性，得到了一些对实际评估具有指导意义的结论。