A Case Similarity Calculation Model Based on the Urban Flooding Case with Stratified Data Characteristics

As the pace of urbanization is accelerating, increasing amount of floodplain has been projected as the future cities. Subsequently, urban flooding is being studied by global emergency management exports due to its increasingly significant impact on us. Some existing research on flooding emergency management based on the case-based reasoning(CBR) method have made tremendous progress, but the urban flooding case with its stratified data characteristics is required a new methodology which is different from the ones applied to flash floods. So, based on the case-based reasoning(CBR) method, this paper proposed a CPIE-CBR model with four layers, classification filtration, punctiform similarity, interval similarity and entropy weight method, to calculate the case similarity among the urban flooding case with stratified data characteristics. Then we carry out the numerical simulation with the real data about China and conduct some comparison with original ways so that we observe the validity and efficiency of our model in the end.     

层次相似算法模型及在管理案例检索的应用

案例推理（CBR）已经广泛地应用在非结构化和半结构化的决策问题中，CBR系统成功的关键因素之一在于它检索出最相似案例能力，即相似算法的精确性和有效性，然而现有的各种相似算法常常对案例本身有较强的假定限制，这些假定限制的存在在实际的应用领域中并没有得到证实，文章以管理案例推理系统研究为背景，提出层次相似算法模型用以解决属性间存在复杂相关性的案例检索算法，并将该理论应用于管理案例检索的实践中。     

基于模型和案例推理的混合故障诊断方法

基于模型的诊断方法描述的是系统内部结构和行为的深知识,能够轻松获取诊断知识,但计算量较大;而基于案例推理的诊断方法依靠的是历史经验,诊断效率比较高,但知识获取是其瓶颈。针对两种方法的优缺点,提出了利用基于模型的方法来实现案例知识的获取,然后通过基于案例推理的方式完成故障诊断过程的混合故障诊断方法。该方法不仅汲取了基于模型方法准确度高的优点,避免了知识获取难的问题,同时继承了基于案例推理方法的快速性,提高了诊断效率。     

模糊定性建模与仿真集成实现

定性推理是使用定性模型 ,推理演绎物理系统以获取有用信息的技术 ,在系统诊断、功能行为仿真、产品设计与分析等领域得以广泛应用 .其面对的主要挑战是定性模型构造比较困难 ,仿真效率不高 ,得到有效解的仿真过程代价较大 .本文就此进行了研究 :利用模型片断库和面向对象的方法实现图形化建模环境 ,使得建模过程直观且易操作 ;采用模型定性仿真技术 ,拓展了传统定性仿真算法 ,提高了仿真效率 .文章最后给出软件实现和实例验证 .     

复杂层次模型中知识表达与推理方法研究

工程教育认证背景下的人才培养体系,是典型的复杂层次系统.采用多色集合及其元素、着色、围道矩阵和体运算等概念,建立复杂系统层次结构模型,从水平和纵向两个方向对该模型进行形式化描述,并给出复杂层次结构模型的形式化推理算法流程.基于多色集合为工程教育认证背景下的人才培养体系构建的层次结构模型,在逻辑层实现了知识自顶向下、自底向上的单向自动推理和同时向下、向上的双向自动推理,在问题的形式化描述、信息的高效率处理和程序的快速实现等方面具有明显优势.构建工程教育人才培养体系层次结构模型并提出知识的表达与推理方法,对开展工程教育专业认证工作、提高人才培养质量都具有重要意义,同时也为复杂系统模型构建及其知识推理分析提供了一种新的有效方法.     

模糊推理神经网络的函数逼近能力

研究了模糊推理神经网络计算模型及其连续函数逼近能力。同时给出了模糊推理神经网络与传统BP神经网络的连续函数逼近等价定理 ,即任何一个传统的BP网络都存在某个模糊推理神经网络以给定的精度逼近它 ;任何一个模糊推理神经网络都有一个传统的BP网络以任意精度逼近 ,并且这两种网络都可以逼近定义在某一紧支集上的连续函数     

基于Vague集的方案决策模型及其推理机制

针对复杂决策系统的异构性及推理策略协同问题,提出了基于Vague集的方案决策系统框架及推理模型,包括分级策略、多维证据/决策点和方案优选三个子模型。解决了决策目标与动态工作流结合问题,提高了信息融合度和动态决策过程中对非结构化信息处理的有效性。采用嵌入式算法结构解决了资源节约与提高系统重用性的计算问题。通过实例验证了该推理机制及模型的可行性。     

基于模糊Petri网的供应链牛鞭效应的成因与控制建模分析

从信息流角度,建立了基于模糊Petri网的牛鞭效应成因与控制模型,给出了相应的模糊推理算法,通过仿真分析,验证了一些重要结果。该模型描述了供应链中信息对决策的影响及供应链成员同步运作的现象,将供应链中牛鞭效应成因与控制可视化,为牛鞭效应问题的进一步研究提供一个新的思路。     

孕灾环境本体构建中的基础逻辑关系研究

应急决策的目的是处理灾害后果, 突发事件的孕灾环境直接影响着灾害后果. 基于本体的孕灾环境形式化建模对于应急决策起到了辅助作用. 当前OWL语言中的基础关系is-a, 在描述孕灾环境中存在一些不足. 本文针对这些不足,提出三种总分关系作为基础关系, 这三种基础关系既可以有效地描述孕灾系统中要素间的整体部分关系, 又可以描述要素之间的相对位置关系. 基于三种基础关系, 本文提出构建孕灾环境本体模型的方法, 并以吉林石化水污染事件为例, 构建了一个元模型. 推理能力是本体方法的优势, 在文章的最后以实例比较了基于三个基础关系复合推理和描述逻辑的相关推理方法, 发现了复合关系推理的优势.     

炮兵侦察情报处理系统概念模型研究

针对当前炮兵侦察情报处理系统的工作现状,指出了其存在的问题和局限性。利用人工智能中的基于事例推理(case basedreasoning,CBR)技术,建立了基于CBR炮兵侦察情报处理系统的概念模型。该模型详细描述了炮兵侦察情报处理过程,克服了现有基于规则推理系统不易扩展和修改的弊端,具有更好的处理效果。     

基于案例推理的多准则综合评价

案例推理是动态决策环境下求解不良结构问题的常用方法．本文把基于案例的推理方法运用于多准则综合评价中,扩展了传统数学模型的求解方式,文中详细叙述了基于案例的属性权重建立算法和相似性度量算法,并将该方法与神经网络模型作了全面比较,指出了存在的优缺点和今后的改进方向．     

基于连续信任函数理论的鲁棒雷达目标检测方法

目标检测是雷达的基本功能, 其鲁棒性直接决定了雷达应用的成败。针对瑞利目标检测问题, 充分利用连续信任函数理论在不确定性信息表征和推理方面的优势, 提出一种鲁棒雷达目标检测方法, 在决策空间中可对先验模型噪声、真实目标和外来干扰的信任进行精准量化。鉴于该检测方法不存在解析解的问题, 通过随机变量的变换, 将任意瑞利目标幅度起伏模型转化为标准瑞利模型, 再利用查表方式实现信任函数的数值计算, 最后完成检测决策或用于后续融合推理。瑞利目标检测实验验证了所提方法的鲁棒性。     

基于模糊证据推理的突发事件风险分析模型

突发事件发生、发展和演化过程中的风险属性来源复杂,且相关信息具有不确定、不完备的特点.为准确分析这一特点下的突发事件运行风险问题,引入模糊证据推理构建分析模型.首先根据突发事件的结构化描述框架和故障模式影响危害分析(FMECA)方法构建突发事件风险属性识别框架,获取信息作为风险分析证据并对其进行规范化处理;然后以模糊证据推理构建突发事件风险分析的模型,通过计算,给出事件风险程度的合理判断;最后选取CRH某型动车组行车安全事件进行实例分析.分析结果表明,在分析突发事件风险时,针对信息不确定、不完备特点构建的模糊证据推理模型具有可行性与有效性,同时该模型能够为突发事件风险分析和风险应对决策的制定提供辅助参考.     

证券市场高频数据双相行为的仿真

Plerou, et al 以证券市场高频数据为研究对象,通过实证分析发现了证券市场的``双相行为'(Two-phase behavior of financial markets). 这个现象是个复杂性涌现, Plerou猜想引起这个现象的原因是私人信息. 该文在少数派博弈模型的基础上,建立了一个市场人工模型, 仿真得到了同样的特征,并发现智能代理多样化的归纳推理模式是产生``双相行为'的关键因素,市场微结构也有一定的影响, 而私人信息不是关键因素.     

带时间延迟的因果图迭代推理算法研究

针对因果图的时间延迟问题,提出了带时间延迟的因果图推理算法.首先给出因果图迭代推理的初步分析和概念,然后通过哑节点使连接强度保持值不变,提出了时间延迟转换的方法.在此基础提出了一种带时间延迟的因果图迭代推理算法,并分析了算法的时间复杂度.该算法只需要通过矩阵乘法运算,就可以在多项式时间复杂度内实现推理,是一种高效的近似推理算法.最后,用实例展示了该算法推理效果.研究表明,在有时间延迟的情况下,该算法能够有效地实现动态推理,其推理过程严谨,结果符合实际情况.     

一种用于可靠性分析的功能模型

针对传统的可靠性分析模型知识描述能力差和分析结果指导意义较弱的问题,设计一种功能模型用于可靠性分析.这种模型能够描述系统功能知识和性能知识,并且能够建立系统性能对功能的影响关系.此模型的建模过程较为简捷,模型结构适合于可靠性推理.由于模型描述了系统本身的领域知识,基于该模型得到的可靠性分析结果较传统的可靠性分析结果更具指导意义.最后,基于这种建模策略建立了某型家用门铃系统的功能模型,并分析了其可靠性,验证了该模型及其算法的有效性.     

采用面向对象模糊Petri网的侦察平台Agent建模

为适应侦察平台Agent中各种知识的分类及知识动态更新过程的需求,采用一种自下而上的面向对象的模糊Petri网建模方法,不仅考虑处理中的侦察平台Agent推理规则,而且更注重其结构、子系统及相互通信方式.在分析侦察平台Agent模型及其知识推理系统的基础上,研究了面向对象的模糊Petri网建模的理论、建模步骤及示例.示例演示证实了模型的可行性与有效性.     

Qualitative Simulation of Non-linear SISO System

ＱｕａｌｉｔａｔｉｖｅＳｉｍｕｌａｔｉｏｎｏｆＮｏｎ┐ｌｉｎｅａｒＳＩＳＯＳｙｓｔｅｍ⒇ＧＵＡＮＷｅｉＬＩＵＢａｏＩｎｓｔｉｔｕｔｅｏｆＳｙｓｔｅｍｓＥｎｇｉｎｅｒｉｎｇ，ＴｉａｎｊｉｎＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｔｉａｎｊｉｎｇ３０００７２Ａｂｓｔｒａｃ...     

基于IFTBN的不确定性时间推理方法

针对模糊贝叶斯网络模型对复杂不确定性时间信息描述和推理方面的局限性,给出了直觉模糊贝叶斯网络的定义,并将直觉模糊时序逻辑理论与贝叶斯网络推理相融合,构建了直觉模糊时间贝叶斯网络(intuitionistic fuzzy time Bayesian network, IFTBN)模型,提出了基于IFTBN的不确定性时间推理算法,较好地解决了态势估计中不确定性时间推理精度不高的问题,提高了军事态势评估系统形成正确战场感知的作战效能。最后通过典型实例验证了该时间推理方法的有效性和优越性。