模糊网络中关键路线的工序时差差别方法

提出了模糊网络扣工序总时差和单时差的算法，同时给出了关键工序和关键路线的工序总时差别方法，最后，本文用实例说明该方法的正确性和有效性。     

模糊网络中关键路线的工序时差判别方法

提出了模糊网络中工序总时差和单时差的算法，同时给出了关键工序和关键路线的工序总时差判别方法．最后，本文用实例说明该方法的正确性和有效性     

模糊网络中K度工序分析

提出模糊网络中Ｋ度工序的概念，为分析Ｋ度工序的判别问题，给出了一般工序的若干性质．并结合分析Ｋ度工序的需要，讨论了模糊数的序关系．接着基于工序性质和模糊数序关系，提出了Ｋ度工序的判别方法．最后给出了计算示列     

网络计划技术中各工序间相关性的若干研究

提出并分析了网络计划技术中工序间存在相容和相益等各种关系．并在图示表达、理论计算和模糊关系矩阵分析等方面做了初步探讨．这些概念和方法在利用网络计划技术进行现代项目管理中，有着广泛的应用前景     

一种模糊小脑模型神经网络

为了简化网络、提高网络的学习能力、便于对一些系统的建模,本文提出了一种小脑模型神经网络,将模糊逻辑的推理过程用小脑模型神经网络表示出来,其输入层采用模糊化的感受野,能有效地减少输入层的容量,提高逼迫能力。由于采用系统的模糊信息,可以按实际问题的性质初始化网络的结构与参数,有利于提高学习的收敛速度。学习结果能更真实地描述问题的实质。     

一种规则简化的模糊神经网络控制器

构造了一种实时模糊神经网络控制器，为解决模糊规则组合爆炸问题提供一个新方案。控制器基于T-S模糊模型，由前后件分离的网络结构实现。前件参数通过移动小论域法创建，每个变量仅在工作小论域上生成两个模糊子集，有效减少模糊规则，增强实时性；后件参数通过有ki,kp,kd修正因子的BP改进算法在线更改，控制意义明确，确保系统动态性能。仿真结果证实该控制器实时性好，控制性能优，鲁棒性强。     

系统模糊可靠度四种计算方法之间的关系

讨论了系统模糊可靠度四种计算方法之间的关系。     

单件制造业模糊交货期下的准时化生产计划

建立了单件制造业模糊交货期下的生产计划模型。将隶属度函数引入到生产计划中，拓宽了准时化生产计划问题的研究范围。并运用混合０－１整数规划来求取最优解，为实际生产计划提供了一种有效的方法。     

网络计划计算模型的统一

基于对搭接网络计划的分析 ,给出一组一般网络计划、搭接网络计划和流水网络计划的通用时间参数计算模型 .对于搭接网络计划 ,该模型比传统的计算模型概念更清晰、形式更简明、表述更严谨 ,便于应用 .     

从样本数据中获取模糊规则的一种算法

提出一种直接从样本数据中获取模糊规则的算法．模糊规则的隶属函数通过计算样本数据的方差与期望而得出,规则的抽取通过一个５层模糊神经网络实现,该算法包括两部分,第１部分确定出最佳规则;第２部分通过学习提高推理精度,通过仿真验证了该算法的有效性．     

Analysis of effect factors-based stochastic network planning model

Looking at all the indeterminate factors as a whole and regarding activity durations as independent random variables, the traditional stochastic network planning models ignore the inevitable relationship and dependence among activity durations when more than one activity is possibly affected by the same indeterminate factors. On this basis of analysis of indeterminate effect factors of durations, the effect factors-based stochastic network planning （EFBSNP） model is proposed, which emphasizes on the effects of not only logistic and organizational relationships, but also the dependent relationships, due to indeterminate factors among activity durations on the project period. By virtue of indeterminate factor analysis the model extracts and describes the quantitatively indeterminate effect factors, and then takes into account the indeterminate factors effect schedule by using the Monte Carlo simulation technique. The method is flexible enough to deal with effect factors and is coincident with practice. A software has been developed to simplify the model-based calculation, in VisualStudio.NET language. Finally, a case study is included to demonstrate the applicability of the proposed model and comparison is made with some advantages over the existing models.     

基于多层Hopfield神经网络的配电网网络规划

分析了配电网网络结构规划模型,在此基础上提出用Hopfield神经网络进行网络结构规划.针对城市电网辐射状运行的特点,提出多层Hopfield神经网络模型、对应的能量函数以及参数选择规律.多层Hopfield神经网络的每一层对应于一个负荷点的供电线路,能量函数的建立同时考虑到各层的状态.提出一种新的基于多层Hopfield神经网络的配电网网络结构的规划算法,该算法通过使能量函数降到最低值,可以求得配电网网络规划问题的最优或近似最优解.新算法无需对线路编码、无需对数据进行归一化处理,更加易于编程实现.实例计算表明该方法可行、有效.     

基于模糊交货期分布式多工厂单件制造业的生产计划

描述了基于模糊交货期分布式多工厂单件制造业生产计划,建立具有不同类型模糊交货期的生产计划模型,提出适合于分布式多工厂单件制造业生产计划的算法。计算结果表明模型的有效性。     

一种模糊神经网络学习算法:移动小论域法

提出了一种T-s模糊神经网络在线学习算法：移动小论域法，解决非线性控制对象的在线辨识的精度和实时性问题。该算法是在前后件参数可分离的离线混合学习算法基础上，通过分析隶属函数类型及论域模糊子集划分稠必程度对辨识精度的影响后提出来的。不同于传统模糊化进程，此法使用了移动的小论域窗口在此窗口上划分较少的模糊子集技术产生网络前件模糊化参数，解决了模糊神经网络学习中精度和实时性相互制约的矛盾。仿真结果证实该算法精度高，实时性好。     

考虑工序间环境相关性的网络计划方法研究

传统的CPM／PERT网络计划方法都是建立在工序的参数相互独立的假定基础之上，没有考虑工序间因为环境因素而产生的关联性。为此，通过对工序间因环境因素而产生的关联性进行分析，建立了基于环境影响因素的网络计划模型，并用VC 语言编制程序实现了模型的模拟计算，最后将该模型应用到一个工程实例中，并将计算结果与传统的CPM／PERT法、一般Monte Carlo模拟法作了对比，证实了模型的可行性和有效性。     

工程项目计划"关键性"问题拓展研究

工程项目计划中传统“关键”概念及其衡量指标存在着局限性。基于风险管理理论对网络计划中的“关键”进行拓展研究。对几个经典关键性指标———线路关键概率 (PCP)、工作关键概率 (ACP)和工作关键指标(ACI)进行了比较研究 ;鉴于各自的利弊 ,提出应将ACP与ACI相结合的管理思路。同时提出了一个表征项目整体关键 /风险水平的新指标PCI,着重阐述了各指标在项目决策与管理中的重要作用。用VisualC 开发了相应网络计划蒙特卡洛仿真 (MCS)软件NETSIMU ,并将其应用于一个工程实例分析。此研究成果有助于管理者全面而准确地把握工程项目计划中的关键     

基于神经网络的模糊综合评价方法

运用神经网络确定模糊综合评价中的权重值,使权重值更符合实际情况。采用改进的反向传播算法训练网络,逐步修正网络的连接权值,使模糊综合评价指标的权重值逐渐接近实际情况,得到较好的训练效率和效果。最后利用该方法对液压凿岩机进行性能评价,验证了该方法的正确性。     

3D multipath planning for UAV based on network graph

According to the characteristic and the requirement of multipath planning,a new multipath planning method is proposed based on network.This method includes two steps:the construction of network and multipath searching.The construction of network proceeds in three phases:the skeleton extraction of the configuration space,the judgment of the cross points in the skeleton and how to link the cross points to form a network.Multipath searching makes use of the network and iterative penalty method (IPM) to plan multi-paths,and adjusts the planar paths to satisfy the requirement of maneuverability of unmanned aerial vehicle (UAV).In addition,a new height planning method is proposed to deal with the height planning of 3D route.The proposed algorithm can find multiple paths automatically according to distribution of terrain and threat areas with high efficiency.The height planning can make 3D route following the terrain.The simulation experiment illustrates the feasibility of the proposed method.     

BF及模糊神经网络在旋转机械故障诊断中的应用

本文对模糊神经网络用于故障诊断较传统BP(Back-Propagation)网络的优越性进行了分析,并提出了一种利用模糊神经网络进行旋转机械故障诊断的新方法。在这种方法中利用RBF(Radial Basis Function)神经网络获得隶属度函数,并简化了模糊神经网络的训练,使得新的故障诊断专家知识更易于扩充到现有的故障诊断网络中。仿真结果表明,本文方法所构建的故障诊断网络易于扩展且有良好的诊断效果。