基于事例推理的车辆路径问题智能建模方法

针对传统的人工离线建模难以适应现实环境中车辆路径问题动态性这一缺陷，以车辆路径问题的机器建模方法为研究内容，以提高建模工作的实时性和智能性为目标，提出了基于事例推理的智能建模方法。该方法使用基于属性-建模知识重用度的多层加权最近相邻检索方法实现事例的检索；使用基于规则的推理方法完成旧事例建模经验的复用与建模结果的调整。基于这一智能建模方法，实现了车辆路径问题智能建模的原型系统。系统的应用表明，该建模方法在速度币口有效性方面符合实际环境的基本要求。     

科学发现的本质及其逻辑机制的再发现

不管对科学发现进行语义分析，还是对科学发现活动本身进行历史探究，我们都会发现，科学发现除了具有社会、历史和心理上的属性外，它在本质上乃是新假说的产生、选择、修正、接受和解释的逻辑过程，其逻辑机制正是皮尔士与汉森等所倡导的溯因推理。而且，现代认知科学的新成果促进了溯因推理形式的不断完善，人们意识到在新假说产生与选择中背景理论与背景知识的重要作用，创新了溯因推理的推理形式，令人满意地回答了溯因推理何以能够以及如何能够成为科学发现的逻辑的问题。     

一种新颖的串行小生境粒子群算法

提出了一种新颖的自适应串行小生境粒子群优化算法(ASNPSO),它使用多个子群能够串行发现多个最优解.在此算法中,使用了山谷函数以决定如何改变当前运行的子群中粒子的适应度函数,算法具有很强的自适应搜索能力.经使用几个标准测试函数证明了ASNPSO算法在没有任何先验知识的情况下能够有效地发现多个最优解.     

基于多模型切换的多变量直接自适应控制器

当系统参数发生跳变时,为了解决系统暂态响应变差的问题,提出一种基于多模型切换的多变量直接自适应控制器·该控制器由多个参数已知的固定模型和2个自适应模型构成,多个固定参数控制器模型可由系统参数模型通过映射直接得到,并且和邻域一起完全覆盖控制器参数模型集·不但消除了稳态误差,而且实现了解耦控制·最后给出全局收敛性分析·仿真结果表明暂态响应和解耦效果得到了提高·     

基于D-S证据推理的车辆导航系统地图匹配算法

研究地图匹配算法中的匹配道路的选择问题,提出基于D-S证据推理理论的地图匹配算法.根据D-S证据推理的基本原理,结合车辆行驶情况,给出当前时刻车辆位置信息和方向信息的基本概率分布函数的设计方法.按照D-S合成公式,对位置和方向信息进行融合,并根据融合结果选择匹配道路.在设计方法中,引入位置信息和方向信息的可靠性参数.仿真结果表明,该方法是行之有效的,通过适当地调整可靠性参数的值,就能识别出车辆所在的道路.     

两类新型MSCS光场的Nj次不等阶Y压缩

首次研究了两类多模薛定谔猫态(MSCS)光场:|Ψ(2)+〉q和|Ψ(2)-〉q的不等阶Nj次方Y压缩特性.结果揭示了两态之间具有压缩相似及简并的性质;在各模压缩阶数Nj(j=1,2,3,…,q)分别取4mj、4mj+1、4mj+2以及4mj+3(mj=0,1,2,3,…)的情况下,随着各模初始相位的变化,加上其它某些量子化或连续性条件,两类MSCS均可呈现出周期性变化的任意不等阶Nj次方Y压缩效应.说明态|Ψ(2)+〉q与|Ψ(2)-〉q是两种典型的多模非经典光场.     

基于事例推理的注塑模成本评估系统

探讨了利用基于事例的推理技术来评估注塑模的制造成本。讨论了事例的索引、检索、改写、学习机制和神经网络的应用。提出了考虑模具的制造成本、税收、管理费、设计费等各个方面的综合成本模型，此模型可用于模具的报价。     

次BL代数的推理系统

基于Esko Turnner对BL代数的系统研究，引入了次BL代数的概念，并给出了次BL代数的实例，在次BL代数中建立了一种广泛的推理系统，研究表明，R0代数、Lukasiewicz结构、Goedel结构等均可纳入次BL代数理论之中。     

粗糙集在决策系统中的应用

介绍了粗糙集理论实现数据分类和规则推理的基本原理，对关系数据库中的二维决策表提出了一个问题解决模型，并在同时满足支持度和可信度的基础上对规则进行筛选，提高了决策的准确性和合理性。     

注塑模模架设计KBE系统及其智能关键技术

结合当前工程设计领域 KBE技术的发展和模架设计的数据流图 ,给出了注塑模模架设计KBE系统的基本框架 ,并对其关键技术进行了分析 :模架设计知识采用框架 -规则的方法表示 ,并给出了推理的流程图 ,通过面向子目标的方法提高了 KBE系统的知识表示和推理能力 ;将事例推理的方法结合在 KBE系统中 ,提高了系统对以往成功事例的参考能力 ;利用神经网络的自学习能力 ,解决了模架中镶块和前后模设计的计算问题 .通过实际的应用 ,该系统能够有效地提高模具企业的模具设计和分析能力