一种信息安全评估方法在OA系统中的应用

针对信息系统安全风险的特征,把模糊理论和灰色理论结合起来建立信息系统安全风险的灰色模糊综合评估模型,应用灰色模糊综合评估模型评估某局的OA系统安全风险,并和OA系统应用模糊综合评判法的结果做了对比,验证了灰色模糊综合评估方法的可行性。     

基于灰色关联的无人值守变电站维修性评估

分析了模糊评估模型的构建原理,应用模糊映射和灰色关联理论构建了模糊综合评估理论模型,提出了无人值守变电站维修性评估灰色关联度建模和计算方法,给出了220kV无人值守变电站维修性评估实例.结果表明,采用二级分层模型,可以显著降低多因素评估的计算复杂性,高效地实现目标评估.     

云环境下基于模糊粗糙AHP的企业信任综合评估

针对传统供应链上合作企业之间信任评估模型的不足,建立了云环境下模糊粗糙AHP信任评估模型,改进了以往信任评估模型中无法很好体现综合权重的缺陷,构建AHP模型计算信任证据的主观组合权重,利用模糊粗糙集原理来定义指标的客观权重,进而计算综合权重,最后建立信任模糊模型综合评估企业信任值。实例证明,该模型可以很好地应用于云计算环境下供应链上各节点企业信任度的评估,是一种有效的综合评估方法。     

局域网脆弱性评估技术研究

分析了现有的评估技术的缺陷,把模糊系统的模糊推理优点和神经网络的自适应优点有机结合在一起,利用模糊理论解决了评估过程中定性到定量描述的难题,设计了基于模糊神经网络的脆弱性评估模型.实验结果表明,模型具有良好的自适应性,评估结果的精度和准确度均能满足需求.     

适合普通高校教学评估的模糊综合评估模型设计

模糊综合评价法是一个对普通高校教学评估很合适的方法,通过模糊综合评估模型的设计,实现了定性评估与定量评估的结合,基本解决了模糊综合评价方法在普通高校教学评估中的应用问题。     

一种基于模糊理论的信任度评估模型

信任是信息安全的重要保证.针对主观信任评估的不确定性,提出了一种基于模糊理论的信任度评估模型,运用模糊理论给出了信任度的等级机制和综合评估机制.为体现权重的不确定性,考虑权值依据评估值动态变化,利用变权法实现了主观信任评估的权重分配.根据综合评估得到的可信值,评估信任模型的可信度.实例分析验证了基于模糊理论的主观信任评估方法的可信性、有效性和合理性.     

基于DFL的人力资源评估模型及其应用

利用动态模糊逻辑(DFL)对人力资源评估进行研究,提出了基于动态模糊逻辑的人力资源评估模型;并将该模型具体应用于实例系统,结果表明它具有较好的实用价值.     

模糊实物期权法在电力项目价值评估中的应用研究

对项目价值评估的传统的净现值法和实物期权法存在一定缺陷,特别是管理者很难对预期现金流估计一个准确的值．将模糊理论和实物期权理论相结合的模糊实物期权定价模型克服了这个缺陷,对项目价值评估更能反映实际情况．在对传统实物期权评估方法缺陷分析的基础上,梳理模糊实物期权定价理论,并将模糊实物期权定价模型应用于电力项目价值评估．结果表明,模糊实物期权定价模型可以估计出项目预期现金流净现值的区间,为决策者提供更精确的决策依据．     

基于云模型和FAHP的WSN鲁棒性评估方法

针对WSN鲁棒性评估中的不确定性环境和定性概念评估问题,将云模型和FAHP方法相结合,提出了一种基于云模型标度的层次分析鲁棒性模糊综合评估方法。用云模型来标度两两评价指标重要性大小,构建群体评价综合云模型判断矩阵,得到评估指标间相对重要性权重值。同时,利用云模型确定模糊方法中隶属函数分布,设计定性指标与定性数据量化模糊综合评估方法,并通过实例验证了所提出的WSN鲁棒性评估方法可以有效对群体评估做出综合评价,证明了方法的可行性和有效性。     

模糊综合评判在高校教育教学工作水平评估中的应用

在总结高校教育教学工作水平评估中制定的各项指标的基础上,根据评估工作中存在的模糊性,应用模糊数学中的模糊综合评判的知识,通过定义权重建立模糊综合评判模型,论证了将该模型应用于教学水平评估工作中的可行性.     

基于长期验潮数据的海平面预测方法与案例应用

在充分考虑长时间序列潮位具有周期性、趋势性和随机性特征的基础上, 建立一套基于随机动态预测模型的海平面变化分析方法。模型中的周期项模拟首次采用小波分析与谱分析相结合的方法; 趋势项采用逐步回归法拟合; 残差序列采用自回归移动平均混合模型进行拟合; 三项叠加建立随机动态预测模型, 参数的确定采用非线性最小二乘迭代法。应用塘沽验潮站57年的月平均海平面高度数据进行案例分析, 通过实测数据验证和预测精度统计学检验, 表明此方法对海平面变化的模拟与预测具有较高精度, 可为海平面上升预测研究提供有效可行的借鉴与范例。     

网络控制系统的一种统一的Markov跳变模型

对于网络诱导延迟的上界大于或小于一个采样周期的两种不同情况的连续时间网络控制系统,采用离散化与增广状态空间方法,建立了统一的Markov链离散时间跳变模型.由于模型含有反映系统的网络诱导延迟的大小与计算精度的参数,因此它具有更广泛的适应性.应用离散时间线性跳变系统理论,分析了保证系统均方稳定的充要条件.在所论及的保证系统均方稳定的设计算法中,给出了一种求内点法初始可行解的方法.在延迟带有一定任意性的车载倒立摆的网络控制设计中,该改进算法得到了有效应用.     

一种新的几何活动轮廓模型在图像分割中的应用

提出了改进的LBF模型(ILBF)及其图像分割算法.利用两种不同尺度参数的LBF模型分别描述局部和全局信息,并构造了新的能量函数.将局部熵引入到ILBF模型中,同时给出自动求取能量函数中权重参数ω的有效方法,用尺度参数σ较大的LBF模型替代LGIF模型中的C-V模型,较大σ值的LBF模型不仅具有全局特性而且具有局部特性;将进行数据处理后的局部熵引入到LGIF模型中,进而自动求取权重参数ω,克服了LGIF模型权重参数值的选取全程都需要人工参与的缺点.为了有利于计算机的自动求解和避免过多无用的循环迭代,提出了一种新的终止准则.     

教师教学水平的多元分层评估模型

应用聚类分析与主成分分析方法，给出了一个多元分层评估模型，并且给出了一个教师教学水平评估的应用实例，结果表明，该模型较通常的评估方法更能反映评估对象的本质特征．     

Integration of a statistical emulator approach with the SCE-UA method for parameter optimization of a hydrological model

Parameter optimization of a hydrological model is an indispensable process within model development and application.The lack of knowledge regarding the efficient optimization of model parameters often results in a bottle-neck within the modeling process,resulting in the effective calibration and validation of distributed hydrological models being more difficult to achieve.The classical approaches to global parameter optimization are usually characterized by being time consuming,and having a high computation cost.For this reason,an integrated approach coupling a meta-modeling approach with the SCE-UA method was proposed,and applied within this study to optimize hydrological model parameter estimation.Meta-modeling was used to determine the optimization range for all parameters,following which the SCE-UA method was applied to achieve global parameter optimization.The multivariate regression adaptive splines method was used to construct the response surface as a surrogate model to a complex hydrological model.In this study,the daily distributed time-variant gain model(DTVGM) applied to the Huaihe River Basin,China,was chosen as a case study.The integrated objective function based on the water balance coefficient and the Nash-Sutcliffe coefficient was used to evaluate the model performance.The case study shows that the integrated method can efficiently complete the multi-parameter optimization process,and also demonstrates that the method is a powerful tool for efficient parameter optimization.     

基于GRBF神经网络的多级煤气压缩系统建模

以某钢厂燃气、蒸汽联合循环发电机组煤气压缩系统为背景,建立以煤水分离器、离心式压缩机和冷却器为核心的多级煤气压缩系统机理模型.采用自适应遗传算法辨识机理模型中某些难以确定的重要参数.由于多级煤气压缩系统的影响因素较多,机理模型预测结果不精确.利用基于广义径向基函数的神经网络补偿机理模型的误差,建立GRBF神经网络和机理模型并联的多级煤气系统的混合模型.试验结果表明相比于机理模型,混合模型有更高的预测精度.     

基于模拟有限差分法的离散裂缝模型两相流动模拟

模拟有限差分作为一种新型数值计算方法,因其良好的局部守恒性和对复杂网格系统的适用性,在计算流体力学和油藏数值模拟中得到应用。将模拟有限差分方法进一步应用于离散裂缝流动模拟中,对模拟有限差分法的基本原理进行详细阐述,建立相应的离散裂缝数值计算格式,并采用IMPES方法对其两相流问题进行求解,并与实验结果对比。对比结果验证了新方法和程序的正确性,通过复杂离散裂缝算例进一步验证了方法的正确性和程序的鲁棒性。     

数据挖掘在安钢电极预测建模中的应用

从安钢电极控制的实际应用出发,应用数据挖掘技术建立了电极预测模型并应用于电极控制系统的参数整定.首先介绍了建立电极预测模型的数据挖掘过程;然后在数据挖掘算法中提出了一种新的变结构遗传Elman网络方法,该算法用改进的混合遗传算法对网络结构和权值及自反馈增益同步动态寻优.将基于BP算法的Elman网络和本文提出的变结构遗传Elman网络都应用于安钢交流电弧炉的电极预测模型中进行比较.通过基于安钢现场数据的计算机仿真实验表明:采用变结构遗传Elman网络的数据挖掘算法比BP算法具有更好的动态性能、更快的逼近速度和更高的精度.在此基础上,把建立的模型应用于安钢电极控制系统的参数整定,取得了良好的控制效果.     

考虑剪切非线性的复合材料渐进损伤模型

针对具有明显剪切非线性的复合材料,提出了一种考虑剪切非线性影响、能够分析和预测复合材料层合板极限承载能力的损伤模型.采用Ramberg-Osgood方程描述层合板剪切非线性的应力与应变本构关系,基于连续介质损伤理论建立了分析复合材料结构渐进损伤的三维有限元模型,采用已有的应变描述的三维Hashin失效准则和Ye-分层失效准则预测其损伤起始,引入损伤状态变量来分析层合板的损伤扩展,通过UMAT子程序实现了损伤模型的模拟,并运用黏性正则化方法确保计算收敛.同时,将模型运用于AS4/PEEK复合材料开孔层合板渐进损伤实验的模拟分析.结果表明,模拟计算结果与实验结果较吻合,对比已有模型的预测结果,所提出的方法具有更高的准确性.     

样条曲线轮廓钢管弯曲成型模型与CAE分析

提出样条曲线轮廓钢管弯曲成型工艺的CAE方法．根据弹塑性理论建立了钢管弯曲回弹模型,提出圆弧链拟合模型和多折线拟合模型分别对样条曲线轮廓钢管进行拟合,并根据回弹模型和拟合结果确定弯曲工艺参数．研究结果表明：采用17段折线拟合试件样条曲线,只需一副模具,误差均在2mm之内,提高了工艺设计效率和可行性,在机械制造领域具有实用价值．