三标度改进方法及其在火炮采购方案评价中的应用

为解决火炮采购方案评价中面临的多目标决策问题,以及弥补层次分析法(AHP)、效用理论、三标度法(TMP)和非结构模糊决策方法(NSFDM)在解决此类问题上的某些局限性,提出了三标度改进方法(TMEP).在论述了该方法的决策过程和步骤后,以某部队火炮采购为例,着重分析了TMEP方法在火炮采购方案评价中的应用.其分析结果表明:相对于AHP、TMP和NSFDM方法,TMEP方法在构建判断矩阵时层次更加清晰,也更易于通过一致性检验,且矩阵元素权重确定更加简洁和合理,同时计算量相对也比较小.因此,该方法是解决火炮采购方案评价和类似的多目标决策问题的一种有效方法.     

储层含油性识别中ANN和GA融合的模糊规则提取

提出一种基于ANN和GA融合的自学习自适应的模糊规则提取算法,用来对油层进行识别.其方法是:首先运用人工神经网络(ANN)对训练样本进行有导师学习,网络的输入是测井属性,输出表达为网络权值和输入的函数Ψk=f(xi(WG1)ij,(WG2)jk)(其中:Ψk代表含油性类别Ck的判别函数;C1为干层;C2为水层;C3为差油层;C4为油层).然后,以Ψk作为遗传算法(GA)中的适应度函数提取对应于类别Ck的模糊规则.最后,通过某油田oilsk81和oilsk83油井的实证研究表明,该方法能够有效地识别储层的含油性.     

一类不确定非线性系统的自适应模糊控制

对一类不确定非线性系统提出自适应模糊控制方法。此方法用模糊逻辑系统设计自适应模糊监督控制器和自适应模糊控制器,且设计补偿器对逼近误差进行补偿,以此来减少逼近误差对跟踪精度的影响,同时对自适应模糊监督控制器和自适应模糊控制器中的未知参数设计了自适应学习律。证明了该方法不但能保证闭环系统稳定,而且可使跟踪误差收敛到原点的邻域内。仿真结果验证了此方法的有效性。     

基于MPSO-BP的RBF网络自构建学习算法

采用PSO混合编码,提出了一种基于混合MPSO-BP的RBF自构建学习算法。该算法中,每个粒子由整数与实数两部分构成,分别对RBF的基函数个数及相关参数(中心、宽度和输出层权值)进行编码。同时设计了一个特殊的适应度函数,在保证精度的前提下,使网络的结构相对简单,以增强网络的自适应与泛化能力,减少主观因素设计对网络性能的影响。仿真实验表明,相对于RBF其他学习算法,所提算法隐节点少、精度高、泛化能力强。     

广义交叉乘积累加码

为设计具有线性编、译码复杂度及逼近香农限性能的信道编码结构,在并行级联的单奇偶校验码之间引入交叉结构以构成外码,以累加器为内码,提出了一种新的串行级联编码--广义交叉乘积累加码。以外信息转移图为工具对广义交叉乘积累加码进行设计,并给出一个广义交叉乘积累加码的设计示例。分析及仿真结果表明,该示例具有线性编、译码复杂度,其收敛门限距香农限仅有约0.32 dB的距离。     

基于区间数的预警机作战效能评估

建立了预警机作战效能评估的指标体系,提出了区间数的幂运算法则。采用区间数特征向量法确定了指标体系中定性指标的权重,采用区间数特征向量法和信息熵法相结合的组合赋权法确定了指标体系中定量指标的权重。给出了指标体系中定量指标和定性指标的规范化方法,提出了用区间数形式的加权和与加权积关系进行指标聚合的方法。最后通过算例对该方法的有效性进行了检验。     

基于最小方差的动态综合评价方法及应用

利用时序加权平均(time order weight averaging operator, TOWA)算子和时序几何平均(time order weighted geometric averaging operator, TOWGA)算子对时序立体数据进行降维处理,并给出了确定时间权重的最小方差法。在事先给定的时间度的情况下,尽可能地寻找一组最稳定的时间权重系数来集结样本值,即寻找一组时间权重系数使其波动最小。最后,运用该方法进行了算例分析,并且将算例结果与熵值规划法进行了比较分析,验证了方法的有效性,总结了最小方差法的特点。     

基于TS模糊模型的热工过程建模方法

热工过程对象通常具有复杂的动态特性和非线性、强耦合、不确定性等特征,从而使得常规建模方法难以取得满意的效果,因此提出一种改进型TS模糊模型在线建模方法。此建模方法基于以下思想,首先提出基于中心粒群算法的截集模糊C-均值聚类算法并对TS模糊模型进行模型结构离线辨识,确定模型的结构和前件部分参数的初始值;然后应用解耦扩展卡尔曼滤波算法进行后件参数在线辨识,同时对前件辨识结果进行精确修正。最后,对煤气炉、500MW机组及气化炉等热工过程进行仿真计算表明本方法具有精度高、计算量小等优点。     

基于频散特性的杆中超声波传播仿真

针对超声实时在线检测中缓冲杆应用的局限性,以无限长杆的频散特性为理论基础,利用有限长杆的端面边界条件,分别以应力关系和应变关系为系统函数,建立了超声波在有限长杆中传播的系统模型。通过在杆端面施加激励,借助系统传输模型,获取回波信号,并与实验进行对比,验证该方法的正确性。同时得出了超声波在有限长杆中传播产生的多次回波的重复周期与杆半径之间成正比的关系。     

煤气管道服役期预估神经网络模型的建立与应用

神经网络模型具备的针对大量无规则数据自学习的能力,适于解决城镇煤气管道布局复杂、影响因素众多、服役期限难以计算的问题。基于BP神经网络算法建立的煤气管道年限模型,经过训练对比,选择了最优的BP网络模型,结合共轭梯度法,改进了该算法收敛慢、易出现震荡的问题,实现了对城镇管道漏损的定量分析,结合某市煤气管道漏损的实际案例验证其可行性,满足预估管道服役期限的工程要求。