基于单部半实物雷达的分时组网仿真方法

提出了一种实用的半实物雷达分时组网仿真方法,有效解决了在半实物仿真中,采用一套半实物设备实现多部雷达组网仿真的问题.提出了一种基于分段曲线拟合的异步航迹关联算法,将航迹关联问题转化为空间曲线的相似性判别问题.该方法已成功应用于某雷达对抗仿真系统中,仿真结果验证了该方法的有效性.     

复杂FMS系统的启发式调度策略

用Petri网对柔性制造系统进行建模的基础上,提出了一种针对较大规模柔性制造系统的启发式调度优化算法.采用了改进的子节点处理方法、与派遣规则相结合的启发函数以及移动窗口等策略,弥补了算法在节点质量评价和节点搜索方面的不足,有效减小算法在可述图中寻路时对节点的搜索范围,加快了算法的收敛速度.仿真结果表明:相对于其他调度算法,该文算法可以快速、高效的编制系统调度计划.     

一种基于蚁群算法的数据关联方法

提出了基于蚁群算法的多目标跟踪数据关联方法--ACDA(Ant Colony DataAssociation).算法基于目标与量测之间的距离信息、角度信息和速度信息,依靠蚁群算法的优化机制,确定目标航迹和量测的正确关联,并且采用扩展卡尔曼滤波对目标状态进行估计.实验结果表明,该方法对应用在机动性较弱的高速小目柝数据关联时能够获得较高的正确关联率,且运行时间较短.     

基于控制服务的海关卡口区域可重构仿真建模

针对保税港区海关卡口区域的建模问题,从海关监管、交通特征及排队网络分析出发建立了其离散事件仿真模型.并针对建模的可重构性要求,结合对车辆服务台选择和排队控制过程的分析,提炼出实体控制规则,并在此基础上提出了实时适应资源组织形式改变的面向服务的实体控制模型.同时,提出并开发了基于Arena仿真软件的实体控制解决方案.最后,通过实验进行方案分析和比较,验证了本方法的有效性.     

基于置信规则库的并发故障诊断方法

针对具有不确定性的并发故障诊断问题,提出基于属性权重和权衡分析的置信规则库(belief rule base, BRB)诊断方法。以属性权重大小来表示属性与特定故障模式之间的相关性,设计能够反映故障模型约束的基于差分进化的优化算法,通过相邻故障模式置信度与预设阈值的权衡分析完成对并发故障诊断。该方法仅需构造单个置信规则库来有效处理各种不确定性信息,与已有研究方法相比极大地降低了建模复杂度。诊断结果不仅能得到故障的并发情况,还可分辨故障的主次关系,并且建模和推理过程开放,可解释性强。最后以船用柴油机的并发故障诊断作为实例,验证了所提方法能够有效的诊断出并发故障并且模型具有较好的稳定性。     

灰色关联分析用于稻米品质综合评价的改进

根据最新的国家米质标准和农业部行业标准,对用于稻米品质综合评价的灰色关联分析方法进行了改进,并对改进后的分析结果作了解释和预测,对学术界关于灰色关联分析的应用价值问题提出了自己的观念。表2,参16。     

一种T-S型粗糙模糊控制器的设计与仿真

提出了一种新型的粗糙模糊控制器的设计方法,该方法将粗糙逻辑与模糊推理结合起来,利用粗糙集寻求输入输出空间的最小规则集,通过对粗糙规则输出控制信息的补充,建立起T-S型粗糙模糊控制系统。此方法能有效地从输入输出数据中获取控制规则,同时能够解决规则数目随系统变量呈指数增长的“规则爆炸”问题。对变杆长倒立摆控制的仿真结果表明,该方法能够以较少的规则实现高精度、非线性控制。     

基于元学习技术的分布式采掘关联规则研究

关联规则是数据采掘中的重要研究内容。本文利用元学习技术提出了在分布式交易数据库环境下,分布式采掘关联规则的一种方法和相应算法DMAR。该算法具有较高的采掘效率和较低的数据通信量。定义了衡量采掘算法效率的分布式因子g,并指出算法的采掘效率和数据通信量与g值的大小有关。最后通过实验验证了该算法的正确性和有效性。     

集成范例推理系统的研究

首先研究了与范例推理相集成的多种技术,并着重研究了基于范例推理和规则推理的集成方法,以及基于范例推理和归纳技术的集成方法,以此来充分利用范例推理、规则推理和归纳学习技术的各自优势,提高智能系统求解问题的能力。     

面向软件过程改进的工作流仿真研究

本文的研究从深度上涉及方法学、技术和工具层面，从广度上涉及过程、产品、资源、组织和度量。工作流仿真可以贯穿于软件过程改进的整个生命周期。针对技术层面，提出一个支持软件过程改进的工作流实施框架，其中包括四个反馈环节来实现改进。进一步提出指导建模的软件工作流元模型，它将度量和过程改进的几个要素结合到一起，便于仿真评价，并且利用对象约束语言形式化描述模型实体本身和实体间的完整性约束关系。针对工具层面，给出了基于ECA规则的工作流模型定义和仿真引擎的结构。在此基础上就一个软件开发过程的实例，依据过程度量指标分析了各种可能的改进方案。