Application of Timed Petri Nets to Analysis and Scheduling of Flexible Manufacturing Cells

ＡｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｏｆＴｉｍｅｄＰｅｔｒｉＮｅｔｓｔｏＡｎａｌｙｓｉｓａｎｄＳｃｈｅｄｕｌｉｎｇｏｆＦｌｅｘｉｂｌｅＭａｎｕｆａｃｔｕｒｉｎｇＣｅｌｌｓ￥ＧＵＩＺｈｉｂｏ（ＯｐｅｎＬａｂ．ｏｆＣｏｍｐｌ．Ｓｙｓｔ．Ｅｎｇ．，Ｉｎｓｔｉｔｕｔｅｏｆ...     

Large System Fuzzy Decision Study and its Intelligent Decision Support System

ＬａｒｇｅＳｙｓｔｅｍＦｕｚｙＤｅｃｉｓｉｏｎＳｔｕｄｙａｎｄｉｔｓＩｎｔｅｌｉｇｅｎｔＤｅｃｉｓｉｏｎＳｕｐｐｏｒｔＳｙｓｔｅｍＲｅｃｅｉｖｅｄＤｅｃ．１２，１９９６ＷＡＮＧＡｉｍｉｎＡｎｙａｎｇＴｅａｃｈｅｒ’ｓＣｏｌｅｇｅ，Ａｎｙａｎｇ４５５０...     

The Fuzzy Incidence Degree in Systems Analysis

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Study on Fuzzy Harmonious Decision and Design of Intellectualized Computer Aided Supporting System

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A Kind of Robust Controller of Parametric-strict-feedback Form for Nonlinear Systems

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A Cognitive Science Framework for the Analysis of Knowledge-Based Systems

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Fuzzy Logic Based Evolving System and One Kind of Competition Mechanism

ＦｕｚｙＬｏｇｉｃＢａｓｅｄＥｖｏｌｖｉｎｇＳｙｓｔｅｍａｎｄＯｎｅＫｉｎｄｏｆＣｏｍｐｅｔｉｔｉｏｎＭｅｃｈａｎｉｓｍＺｈｏｎｇｘｉｏｎｇ，ＨｕＷａｎｊｕｎ＆ＰｅｎｇＦｅｉＡｕｔｏｍａｔｉｏｎＳｙｓｔｅｍＩｎｓｔｉｔｕｔｅ，ＮｏｒｔｈｅｒｎＪｉａｏ...     

On the Regional Sustainable Development Model and Expert System in GIS

ＯｎｔｈｅＲｅｇｉｏｎａｌＳｕｓｔａｉｎａｂｌｅＤｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔＭｏｄｅｌａｎｄＥｘｐｅｒｔＳｙｓｔｅｍｉｎＧＩＳＴｈｅｗｏｒｋｉｓｓｕｐｐｏｒｔｅｄｂｙＮａｔｉｏｎａｌＮａｔｕｒａｌＳｃｉｅｎｃｅＦｏｕｎｄａｔｉｏｎｏｆＣｈｉｎａ．Ｒｅｃ...     

Fuzzy Extensive Economical Control

ＦｕｚｚｙＥｘｔｅｎｓｉｖｅＥｃｏｎｏｍｉｃａｌＣｏｎｔｒｏｌＨｅＺｈｏｎｇｘｉｏｎｇ＆ＨｕＷａｎｊｕｎＡｕｔｏｍａｔｉｏｎＳｙｓｔｅｍｌｎｓｔｉｔｕｔｅ，ＮｏｒｔｈｅｒｎＪｉａｏｔｏｎｇＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｂｅｉｊｉｎｇ１０００４４，Ｐ．Ｒ．Ｃｈ...     

Opinion Formation and Asset Price Fluctuation

ＯｐｉｎｉｏｎＦｏｒｍａｔｉｏｎａｎｄＡｓｓｅｔＰｒｉｃｅＦｌｕｃｔｕａｔｉｏｎＬＩＨｏｎｇｇａｎｇＤｅｐａｒｔｍｅｎｔｏｆＳｙｓｔｅｍｓＳｃｉｅｎｃｅ，ＢｅｉｊｉｎｇＮｏｒｍａｌＵｎｉｖｅｒｓｔｙＢｅｉｊｉｎｇ１００８７５，ＣｈｉｎａＡｂｓｔｒａｃ...     

一种复前馈神经网络的新算法

提出了一种复三层前馈网络的新型学习算法。该算法采用的是分层优化方法 ,将隐层的非线性神经元线性化 ,线性化产生的误差通过罚项受到限制。分层优化使得每一层权值整体优化 ,而与另一层无关 ,这样使得整个优化过程更有效。     

多层前馈神经网络的快速学习算法及其仿真研究

本文主要研究多层前馈神经网络的快速学习问题。文中首先概述了多层前馈神经网络的B—P学习算法,并分析了这种算法的主要缺陷,在此基础上提出了若干克服和缓解这些缺陷的技术方法,由此构造了一种新的多层前馈神经网络的快速B—P学习算法即FB—P算法。通过对FB—P算法学习过程进行较详细的分析,本文还建立了一种改进的FB—P学习算法即MFB—P算法。最后本文以三层前馈神经网络识别五类地面目标图像为例,对文中提出的FB—P和MFB—P学习算法的性能(即学习速度与推广特性)进行了计算机仿真实验,同时与B—P学习算法的性能作比较,理论分析与仿真实验表明:MFB—P与FB—P学习算法比B—P学习算法具有更快的收敛速度,且MFB—P算法收敛最快;MFB—P算法比FB—P和B—P学习算法具有更好的推广特性,而后两者的推广特性则大致相同。     

雷达罩电性能的优化

将雷达罩的各种电性能的优化问题统一表示为非线性规划的形式 ,并应用遗传算法 (GA)进行求解。将原有的解析法 (AM)做了改进 ,以改进的AM法的初步设计结果为基础 ,对雷达罩壁厚分布进行编码 ,并建立了基因代码与罩性能参量之间的制约关系。以雷达罩的透波率优化为例 ,对GA进行了具体说明 ,导出了有关的计算公式。通过对多层介质结构三维正切卵形雷达罩的设计 ,验证了方法的正确性与有效性。     

三维残缺数据的神经网络修补方法

针对常用的三坐标测量设备在对物体表面采样时造成的局部区域数据残缺问题，提出了一种三维残缺数据的多层感知器神经网络修补方法。该方法首先用矩形框在残缺数据的边界附近获取样本点集，并以其最小二乘拟合平面为基础建立局部坐标系；然后，在此局部坐标系下，将训练后的MLP网络仿真曲面用于残缺区域数据点重采；最后，将重采点集经坐标反变换后去替代原始点云数据中的样本点集。仿真和真实残缺数据的修补实验结果表明，此方法具有较高的修补效率和精度，可获得满意的修补效果。     

高分辨率雷达距离像用于目标识别的研究

针对飞机目标的分类问题,研究将雷达目标的高距离分辨率(high range resolution,HRR)像用于识别的方法。介绍两类基于目标HRR像的特征:差分功率谱和微分倒谱,并选择基于SARPROP(simulated anneal-ing resilient propagation)算法的多层前馈神经网络作为分类器。利用4种飞机缩比模型的重点散射源二维分布测试数据和频率步进法,得到目标的一维距离像。对上述两类距离像特征进行了分类,结果表明,差分功率谱特征对于一维距离像具有较高的识别率,并具有较好的抗噪性能。     

多层频率选择表面的直线法分析

运用直线法对一多层频率选择表面进行了分析。在直线法中,对于FSS各层贴片或孔隙上的感应电磁流,在求得其自身阻抗或导纳矩阵的同时,通过等效传输线理论,得出各层电磁流之间的耦合矩阵,从而为整个多层结构建立方程。对几套不同结构参数的FSS进行了计算,就各结构参数对频率选择表面透射特性的影响作了分析。     

直方图概率多假设跟踪方法技术综述

直方图概率多假设跟踪(histogram probabilistic multi-hypothesis tracking, H-PMHT)算法是高效的多目标检测前跟踪(track before detect, TBD)方法, 其由概率多假设跟踪(probabilistic multi-hypothesis tracking, PMHT)算法发展起来。首先深入剖析了H-PMHT算法, 并重点分析比较了该算法和PMHT算法间的深刻联系, 分析了该算法的特点和适用条件; 其次, 介绍了近年来H-PMHT算法的改进和推广情况, 梳理了算法应用中的相关研究工作; 最后, 总结了算法的优缺点及需要改进的问题, 展望了其发展前景。     

Optimization Analysis on Dynamic Reduction Algorithm

On the basis of rough set theory, the strengths of dynamic reduction are elaborated compared with traditional non-dynamic methods. A systematic concept of dynamic reduction from sampling process to the generation of the reduct set is presented. A new method of sampling is created to avoid the defects of being too subjective. And in order to deal with the over-sized time consuming problem in traditional dynamic reduction process, a quick algorithm is proposed within the constraint conditions. We have also proved that dynamic core possesses the essential characteristics of a reduction core on the basis of the formalized definition of the multi-layered dynamic core.     

标准遗传算法的改进方案——加速遗传算法

针对标准遗传算法在实际应用中存在的问题 ,设计了简单遗传算法的一种改进形式——加速遗传算法 ( AGA) ,并对 AGA的有效性和可行性进行了理论分析和实例分析 .     

Study of adaptive modulation and LDPC coding in multicarrier systems

An adaptive modulation （AM） algorithm is proposed and the application of the adapting algorithm together with low-density parity-check （LDPC） codes in multicarrier systems is investigated. The AM algorithm is based on minimizing the average bit error rate （BER） of systems, the combination of AM algorithm and LDPC codes with different code rates （half and three-fourths） are studied. The proposed AM algorithm with that of Fischer et al is compared. Simulation results show that the performance of the proposed AM algorithm is better than that of the Fischer＇s algorithm. The results also show that application of the proposed AM algorithm together with LDPC codes can greatly improve the performance of multicarrier systems. Results also show that the performance of the proposed algorithm is degraded with an increase in code rate when code length is the same.