民机飞控计算机系统虚拟样机验证平台研究

介绍了虚拟样机技术,对飞控系统虚拟样机技术的发展趋势进行了概述.为了深入分析Boeing、Airbus系列和BUAA民机型方案的余度飞控计算机系统,为我国大型民机研究提供参考,对民机非相似余度飞控计算机系统虚拟样机的验证平台进行了研究,该平台基于COTS产品、模块化组件,具有良好的人机交互界面等特征,可以实现Boeing777、A340和BUAA民机型方案的非相似余度飞控计算机系统虚拟样机.该平台具有开放性和可扩展性,支持多学科并行设计等.     

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.     

单向S-粗集对偶与数据筛选-过滤的扩展应用

S-粗集(singular rough sets)是对Z.Pawlak粗集的改进,单向S-粗集对偶(dual of one direction sin-gular rough sets)是S-粗集的基本形式之一。利用单向S-粗集对偶,给出数据属性,数据筛选-过滤概念,数据筛选-过滤序定理,合成数据筛选-过滤定理,及数据筛选-过滤准则。利用这些结果,给出应用。单向S-粗集对偶是动态数据筛选-过滤研究的一个新工具。     

基于共线度的传感器网络节点定位性能分析

节点定位是无线传感器网络一个很重要的研究内容。提出一种新参数——共线度来分析一组三个参考节点的不同部署对传感器网络节点定位性能的影响,同时从理论上提出并证明了该参数对定位性能影响程度的两个定理。仿真实验显示:该参数有助于分析传感器网络节点的定位性能,并为选择良好的参考节点组合来进行有效定位提供了一个可行的参考指标。     

覆盖网对域间路由可靠性的影响研究

覆盖网可以利用终端间的多路径路由提升Internet路由的性能和可靠性。如何选取高质量的覆盖网路径,并且准确地对其进行性能评估是有待解决的核心问题。对此,首先提出一种对覆盖网路由的评估方法,该方法从路由可靠性角度进行分析,运用可靠度(RD)这一指标,从多条覆盖网路径的分离度、长度、质量等方面进行综合评估。在此基础上,提出基于广度优先遍历队列(BFSQ)的分布式的启发式算法优化覆盖网多路径的选择。仿真结果表明该算法可以通过少量底层拓扑信息的获取,达到有效提升多路径覆盖网路由可靠性及性能的目的。     

基于整体优势度的应急救援案例推理决策

对突发公共事件的应急救援决策进行研究,提出基于案例推理的应急救援决策方法.通过案例的四元组表征,分析基于案例推理的应急救援决策机理;针对传统案例检索使用对称距离计算相似度在应急救援决策应用中的不足,利用整体优势度对源案例与目标案例间的矢量距离进行识别,从正向匹配和负向匹配的角度改进检索策略,提高案例匹配的有效性;同时,结合整体优势度对决策方案进行调整和学习.最后,以煤矿事故应急救援实例说明了该方法能够在相似案例中筛除负向匹配源案例,优化源案例对目标案例的决策支持.     

基于粒子群算法的非规则LDPC码度序列设计

研究了非规则低密度奇偶校验（low-density parity-check, LDPC）码度序列阈值计算方法,详细讨论了构造具有较高阈值度序列的步骤与约束条件的处理,提出了一种基于粒子群优化（particle swarm optimization, PSO）算法的度序列优化方法。仿真了此方法的寻优效果,给出了一些接近Shannon限的优秀度序列和分析比较。     

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。