实时专家控制系统的知识库组织及求解算法的研究

介绍一个指导转炉炼钢补吹操作的专家系统.着重介绍其知识库的组织结构及相应的推理算法.提出按知识结构分级的知识表示策略及按任务划分组织知识源的方法.建立二次映射求解模型.采用优化求解策略,进行机遇推理,并用手段-目标分析法,并加以启发及元知识指导.使产生式系统具有并行处理能力.从而使系统具有较强的领域适应性.     

土地利用效用与车辆出行的产生和吸引

车辆出行的产生和吸引量与交通小区的土地利用情况密切相关.土地利用情况可以用一系列的经济、技术指标来描述,但实际工作中有些指标往往不容易得到,因此很难完整地描述土地利用情况,更无法以此来建模和预测.本文介绍了土地利用效用的概念,它可以利用统计数据综合地反映交通小区的土地利佣情况.文中还给出了土地利用效用在城市交通规划中应用的实例.     

Microhabitat use and feeding habits of Crossodactylus bokermanni Caramaschi and Sazima, 1985 (Anura,Hylodidae) at a site in south‐eastern Brazil

We studied a population of Crossodactylus bokermanni in a stream at the Reserva Particular do Patrimônio Natural, Santuário do Caraça, south‐eastern Brazil, with respect to microhabitat use and diet. We characterized microhabitats based on substrate, distance to water and exposure level of the occupying individual (exposed or sheltered), and adjacent aquatic microhabitats (evaluated as potential nesting sites based on observed nests), according to water current (absent, slow or fast), substrate and depth. Calling males, silent males, ovigerous females, non‐ovigerous females and juveniles showed spatial niche overlap higher than that expected by chance, with calling males showing the strongest preference for microhabitats close to potential nesting sites (with intermediate depths, fast current and sandy bottom). Only 14 males out of 48 individuals examined for stomach contents had prey in their stomachs. The food items with the highest electivity values were Coleoptera and Diptera, but preys with both high and low mobility were exploited.     

谈新余市古民居的保护与利用

新余市古民居共有百余处，大多数分布于城郊以外的乡野之中，比较著名的有15处。总体上看，新余的古民居没有得到很好的保护，更没有得到开发利用。介绍了新余市古民居的特色及渝水区罗坊镇下寸村明清民居群、渝水区观巢镇汉泉村昼锦堂、分宜县尚睦村邓家大屋等几处典型的古民居，就如何保护和利用新余市古民居，提出了若干建设性建议。     

飞行器故障诊断专家系统中的知识获取机制

根据某飞行器的诊断实例,先通过文字编辑模块（读取编辑器）转换源知识（实例）的形式,得到初始规则,然后运用归纳方法获得用于修理诊断的,精炼合理的系统知识,并由归纳分类形式知识库的分块分层结构,本 系统在ＨＰ ＶＥＥ的环境下开发实现,在某飞行器故障诊断的实际应用中能有效运行,完成知识的自动转换和分类精化。     

包头市城市居住用地集约利用评价研究

依托于国土资源部大调查项目——包头市城市土地集约利用潜力评价项目,以包头为研究对象,探讨北方工业城市居住用地评价过程中新方法、新途径,尝试运用街道网格法划分功能区并以之为评价对象。运用AHP法对城市居住用地进行评价,包头市居住用地总体上处于适度利用状态。     

The impact of parameter and model uncertainty on market risk predictions from GARCH‐type models

We study the effect of parameter and model uncertainty on the left‐tail of predictive densities and in particular on VaR forecasts. To this end, we evaluate the predictive performance of several GARCH‐type models estimated via Bayesian and maximum likelihood techniques. In addition to individual models, several combination methods are considered, such as Bayesian model averaging and (censored) optimal pooling for linear, log or beta linear pools. Daily returns for a set of stock market indexes are predicted over about 13 years from the early 2000s. We find that Bayesian predictive densities improve the VaR backtest at the 1% risk level for single models and for linear and log pools. We also find that the robust VaR backtest exhibited by linear and log pools is better than the backtest of single models at the 5% risk level. Finally, the equally weighted linear pool of Bayesian predictives tends to be the best VaR forecaster in a set of 42 forecasting techniques.     

Endogenous Stackelberg Leadership with Uncertain Information

1 ＩＮＴＲＯＤＵＣＴＩＯＮＩｎｒｅｃｅｎｔｙｅａｒｓ,ｍａｎｙｅｆｆｏｒｔｓｈａｖｅｂｅｅｎｍａｄｅｔｏｅｘｐｌｏｒｅｎｏｎ ｃｏｏｐｅｒａｔｉｖｅｇａｍｅｔｈｅｏｒｙｆｒｏｍａｄｅｃｉｓｉｏｎ -ｔｈｅｏｒｅｔｉｃｖｉｅｗｐｏｉｎｔ.Ｏｐｐｏｓｉｔｅｔｏｔｈｅｔｒａｄｉｔｉｏｎａｌｖｉｅｗｏｆｍｉｘｅｄｓｔｒａｔｅｇｉｅｓａｓｃｏｎｓｃｉｏｕｓｒａｎｄｏｍｉｚａｔｉｏｎｓ,ｐｌａｙｅｒｓｄｏｎｏｔｐｅｒ ｆｏｒｍｒａｎｄｏｍｉｚａｔｉｏｎ .Ｏｎｅｐｌａｙｅｒｃｈｏｏｓｅｓａｄｅｆｉｎｉｔｅａｃｔｉｏ…     

利用先验信息修正经典限的可靠性评估方法

讨论可靠性评估中利用先验信息的问题 .在参数先验分布容易确定的场合 ,可利用先验信息对参数的经典估计进行修正 (即给出 Bayes估计 ) ,再基于该估计用经典的 WCF方法给出系统可靠度的置信下限 .该方法具有很好的精度 ,并克服了纯 Bayes方法受先验偏差影响较大的缺点 .文章对上述进行了补充 ,讨论了指数定时截尾数据情形下利用先验信息的可靠性评定问题 .给出了一种融合先验信息和试验数据的参数估计 ,该估计的特点是具有独立和的形式 ,基于该估计用 WCF法比基于通常的 Bayes估计简单 .另外 ,对参数先验分布难以确定的多参数寿命分布模型 (如 Weibull分布 ,本文在仅知其可靠度先验分布或可靠度先验一阶、二阶矩及可靠度的某先验分位点的条件下 (事实上工程专家较易给出上述可靠度的有关先验信息 ) ,将 Bayes,Fiducial及经典统计方法相结合 ,用可靠度的先验信息直接对可靠度的经典限作修正以获得融合了先验信息及试验数据的置信下限 ,模拟表明该种处理具有很好的精度 ,适合工程应用.     

基于智能Agent的复合学习方法

从实例学习和事例推理的关系出发,分析了专家经验累积的过程,指出传统知识获取瓶颈的根源.在此基础上,借助agent理论,提出了一种从专家分析实例学习和事例推理的有机结合模型,给出了专家知识获取的基本框架.构成此框架的各归纳学习agent在专家的协助下,可通过加强学习机制相互促进.