质量功能展开中自相关关系确定的粗糙集方法

针对质量功能展开中各项工程特性之间的自相关关系具有模糊、不确定和不分明等特质,提出了自相关关系确定的粗糙集方法.对于每一项顾客需求,由每一项工程特性组成相应的决策属性集,并由其它工程特性组成相应的条件属性集,分别构造了相应于该决策属性集的决策系统.基于粗糙集中相对约简和相对核等方法,分别建立了其相应的修正决策系统.利用信息熵和等价类的集成方法,获取了修正决策系统中各条件属性的重要度.引入了自相关关系的比例因子概念,确定了各项工程特性之间的自相关关系.以洗衣机的产品研发为例,说明了方法的应用.     

基于精简模糊分类关联规则的分组模糊判断方法

为提高土地评价知识表达的简易性和可解释性,提出利用精简模糊分类关联规则和模糊判决进行土地评价的方法.为了降低土地评价模型的复杂程度,提高模糊关联规则分类的有效性和可解释性,本文通过精简模糊分类关联规则,去除了冗余规则,并针对了模糊判决中难以判决的问题,提出分组模糊判决算法进行迭代.实验表明,在采用32条精简规则的情况下,结合精简模糊分类关联规则和分组模糊判决进行土地评价方法获得准确率为92.2835%,比精简前在最小支持度为0.005的情况下得到的32条模糊分类关联规则准确率提高了5.0039%.     

粗糙Vague集的不确定性度量

将粗糙集理论和Vague集理论相结合,引入了粗糙Vague集的概念,讨论了粗糙Vague集的基本性质.并且基于描述模糊信息量的模糊熵及描述粗糙集的粗糙熵,给出了粗糙Vague集的模糊熵、粗糙度及贴近度的定义,讨论了粗糙Vague集的模糊熵、粗糙度及贴近度,并给出了相应的定理。     

电路原理图的加权网络分析

对电子电路进行复杂网络分析时,为了很好地体现有些元器件的重要性,本文引入了节点间连边加权的概念.以具体电子电路原理图为例,找出各个元器件之间的连接关系,建立网络的拓扑结构,生成一个加权网络,得出了网络的统计参数,给出了节点连接度的概率分布函数曲线.结果显示这种加权分析方法能更好地体现出电子电路系统的特点.     

多余度飞行控制系统仿真平台设计

为验证飞行控制系统的余度配置方式,设计了多余度飞控系统仿真的软硬件平台。该平台基于Simulink图形化的建模方法和Vxworks嵌入式实时操作系统,利用实时仿真工具(RTW)可自动生成运行在Vxworks及相应硬件平台下的代码。还设计了三余度飞控计算机的余度管理算法和表决算法以验证该平台的功能。本仿真平台的建模方法直观明了,同时可利用Simulink外部模式进行实时监控和在线调参,从而提高了平台的升级和维护能力。     

基于X射线脉冲星的高轨卫星自主初轨确定

介绍了X射线脉冲星轨道确定原理,在分析脉冲星相位模型的基础上,推导了X射线脉冲星轨道确定算法,讨论了时间估计法在解模糊度问题中的应用,针对高轨卫星提出了利用其大致高度信息辅助解模糊度的方法。对地球静止轨道卫星初轨确定进行了仿真,结果表明选用周期较大的脉冲星并采用时间估计与高度信息辅助的方法可以有效解决模糊度问题,并达到几十公里级的初轨确定精度。     

BBS虚拟社区的演化规律探索及仿真

结合复杂网络理论对BBS中虚拟社区网络的演化规律进行了研究.首先,通过BBS版块的数据信息构建有向虚拟社区网络,研究了网络拓扑结构特性的演化,包括新增结点数和边数、度分布的幂指数、网络结构熵等随时间变化的规律,发现网络从"有序"到"无序"再到"稳定有序"的变化过程,并且在此类社区网络中存在富人俱乐部现象.然后,基于BBS版块虚拟社区的演化规律,提出了一种虚拟社区网络构造模型.该模型方法的仿真结果与真实虚拟社区网络演化特性相符,在一定程度上能解释虚拟社区的演化规律,具有很强的实际意义.     

灰色多属性决策的模糊互补判断矩阵排序方法

以灰色系统理论的思想和方法为基础,探讨了决策方案的属性值为区间灰数的灰色多属性决策问题,提出了解决这种灰色决策问题的决策方法.根据区间灰数的本质特征,首先定义了两区间灰数的新的相离度和构建了基于相离度的灰色区间关联系数公式与灰色区间相时关联系数公式;其次通过引入方案间优势度和优势度比较矩阵概念及其计算公式,证明了方案间优势度比较矩阵为模糊互补判断矩阵,从而给出了方案的排序.实例分析说明了所提出的灰色决策方法的合理性及其算法的有效性.     

一种基于Agent诚实度的动态联盟形成策略

联盟形成是多Agent系统一个关键问题,主要着眼于如何在联盟内Agent间划分联盟的效用.但已有策略大都针对超加性环境,而对非超加性环境的研究却很少.文中提出了"Agent诚实度"的概念,并基于协商机制给出了一种新的动态联盟形成策略.该策略在非超加性环境中可以快速、有效地形成任务求解联盟,及时满足系统需求.     

基于CBR的水库洪水调度模式

由于水库洪水调度问题的复杂性和不确定性,单纯利用调度模型进行洪水调度在实际应用中往往存在一些问题.为了使理论研究尽可能与实际应用相结合,将人工智能中的基于事例推理(CBR)技术引入到水库洪水调度中,将以往的洪水调度事例作为历史事例以一定的结构和方式存储在事例库中,对于新的洪水调度问题,从事例库中寻找相似的事例,并根据其调度方案,确定新问题的解决方案.实际算例表明,对于水库洪水调度问题,基于事例推理的水库洪水调度能充分的将以往的调度经验和调度模型结合起来,使得调度结果更合理、可行, 具有较强的实用性.