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产品配置器的研究进展 总被引：4，自引：0，他引：4
给出大批量定制生产方式与产品配置器的关系, 并从理论研究与技术两个角度描述了产品配置的发展现状、 研究内容、 知识表示以及目前存在的问题, 在此基础上提出基于图形知识的配置表示, 指出了降低配置计算复杂性、 提高配置求解效率的可行性方法以及产品配置器的应用前景. 相似文献
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基于模型诊断方法的系统替换修复与重新配置 总被引：1，自引：1，他引：0
利用基于模型的诊断理论研究元件的替换问题, 提出系统替换修复与重新配置的概念, 并利用元件替换对系统观测值的影响刻划了系统的修复与重新配置等相关问题. 相似文献
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利用基于模型的诊断理论研究了元件的替换测试，提出了相关部分替换测试的概念，利用元件替换对系统观测值的影响刻画了诊断的判定，新冲突的生成，并利用替换的特殊性，刻画了诊断问题的替换分解等相关问题，本工作能够克服已有测试理论的缺陷，改善诊断测试的适应性，提高测试效率并降低测试成本，并为研究降低诊断问题复杂度提供理论依据。 相似文献
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本文主要论述了面向对象技术的特点和应用面向对象技术建立的ＭＩＳ和ＤＳＳ的方法及其优越性。 相似文献
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通过放弃不相关元组从而减少检索的方式, 提出一种优化算法STRN3, 解决了在相容性算法中重复遍历负表约束的全部元组, 导致冗余检索、 效率较低的问题. 实验结果表明, 在检索过程中, 当负表中有效元组的平均个数未呈现大幅度下降时, STRN3算法较STR-N算法性能更优; 在约束网络中, 支持元组更多的情况下, STRN3算法较STR3算法性能更优, 从而实现了对负表约束算法的改进. 相似文献
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蚁群优化算法凭借其正反馈机制和强大的搜索能力被广泛地应用于各类优化问题求解上.本文试图将蚁群优化算法应用于特征选择领域并提出了新的量子化信息素蚁群优化(quantized pheromone ant colony optimization, QPACO)特征选择算法.相比于其他基于蚁群优化算法的特征选择算法,QPACO算法中采用了量子化信息素的启发式策略,改变了传统的信息素更新策略,因此避免了在搜索特征时的局部最优问题.实验采用了KNN分类器来指导学习过程,利用源于UCI数据库的多组数据集进行了相关的测试,实验结果表明,QPACO算法在分类精度、精确率、召回率和维度缩减率等方面均具有良好的性能. 相似文献
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现有过滤式特征选择模型采用贪心策略结合互信息评价特征子集,容易陷入局部最优陷阱.考虑标签信息对冗余度的影响,利用一种改进的MIFS-U方法在给定标签的条件下衡量冗余度,采用基于分解的多目标优化框架结合引入多项式突变的差分进化算子进行全局搜索,避免搜索陷入局部最优.引入l1正则化项来保证特征子集的稀疏性,并提出了新的特征选择算法MOEA/D-DEFS.实验阶段使用knn-5分类器来验证学习效果,并在多组来自不同领域的数据集上进行测试.结果表明,将特征选择视为多目标问题采用全局搜索策略搜索可以在特征子集维度和分类准确性方面提供更好的性能. 相似文献
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为了解决目前基于分解的多模态多目标优化算法存在种群搜索能力不足，子种群中存在无用解和距离度量不具有普适性等问题，提出了一种基于自适应搜索的多模态多目标优化算法MOEA/D-AS.首先，该方法通过减少平均子种群的个体数量，进而增加参考向量的数量.其次，根据子种群当前状态自适应分配子种群的个体数量.最后，使用引入了局部种群信息的清除距离作为维护子种群的依据.将提出的算法与4种算法在2019年CEC多模态多目标测试问题和大规模多模态多目标测试问题上进行对比实验，实验结果表明，提出的算法可以有效解决多模态多目标优化问题. 相似文献
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针对高光谱图像中存在混合噪声的问题, 提出一种基于子空间表示和加权低秩张量正则化的方法去除高光谱图像中的混合噪声. 子空间表示利用光谱频带之间的相关性, 选取合适的正交矩阵, 将高光谱图像投影到低维子空间中, 使提出的算法具有较低的复杂度, 简化去噪过程的同时去除图像中的部分噪声. 去噪过程基于从简化图像中提取的低秩张量进行, 引入加权低秩张量正则化项表征简化图像子空间的先验信息, 基于Tucker分解中核范数的物理意义构建合理的加权机制, 保留高光谱图像的内在结构相关性. 并且设计了一种基于迭代最小化的方法, 用于求解提出的非凸去噪模型. 在模拟和真实数据集上的实验结果表明, 该子空间表示和加权低秩张量正则化方法在定量和定性分析上都取得了较好的去噪效果. 相似文献