基于免疫网络理论的TCSC与PSS协调控制

电力系统稳定器(PSS)和可控串联补偿器(TCSC)被广泛用于电力系统的稳定控制,多个控制器之间的交互作用会影响彼此的控制效果.本文介绍了生物免疫系统中不同类型的抗体协调合作,共同清除抗原的协调机理.提出了基于免疫网络理论的协调控制方法,用于在线协调控制多个阻尼控制器,抑制电力系统的功率振荡.以装有多个PSS和TCSC的系统为例,对多个控制器进行在线协调阻尼控制.仿真结果表明该方法能够缩短抑制振荡所需的时间,具有有效性和鲁棒性.     

基于决策类划分新型多变量决策树算法实例分析

利用"基于决策类划分的新型多变量决策树算法"中的五大步骤,以"气象信息系统表"为实例构造多变量决策树,取得的结果与著名的单变量决策树(ID3)方法和粗糙集多变量决策树方法所获得的结果相同,证明本算法有效。其决策树构造过程简单,易于理解。通过时间复杂度的比较,证明本算法优于粗糙集算法速度更优和ID3算法。     

基于离差最大化的决策者权重的确定方法

基于离差最大化思想提出了一种确定多属性群决策中决策者权重的新方法。先根据群决策者对方案属性的客观评价值计算出属性的权重,然后根据各方案的综合属性值,基于离差最大化法给出决策者的权重,进而给出多方案间的排序。该方法充分发挥了离差最大法的客观赋权性,并且能够激励决策者对已知方案进行客观合理评价。最后将该方法应用于某化工建设项目环境影响技术评估,实例表明该方法的可行性和有效性。     

引入谈判博弈的Q-学习下的城市交通信号协调配时决策

由于城市交通路网中交叉口间交通信号决策是相互影响的,并且车联网技术使得交叉口交通信号配时agent间能进行直接交互,此决策问题可用博弈框架来描述。建立了城市路网中相邻交叉口间交通流关联模型,通过嵌入谈判博弈模型来设计Q-学习方法,此方法中利用谈判参考点来进行配时行为的选择。仿真实验分析表明,相对于无协调的Q-学习算法,谈判博弈Q-学习取得更好的控制效果和稳定性能。谈判博弈Q-学习在处理交通拥挤及干扰交通流时,能根据交通条件灵活地改变交通信号配时决策,具有较强的适应能力。     

QFD中用户需求到技术特性的映射方法

针对质量屋存在内在模糊性和不确定性的问题,引入了粗糙集理论中的基本原理.提出了粗糙数的概念,用于得到客观的用户需求重要度排序.将用户需求与技术特性的关联性测度和技术特性自相关性确定问题转化为决策系统中条件属性重要度的确定问题,并结合条件熵与互信息的概念,提出了一种可提高计算精度的属性重要度算法.为了实现技术特性的最优配置,建立并求解以可用资源决策值与目标值的偏差最小为优化目标的整数规划模型,从而实现由用户需求到技术特性的映射.最后,通过推力轴承设计实例验证了所提方法的可行性和有效性.     

非银行金融集团运营决策管理系统

针对大型非银行金融集团在运营管理方面的需求,本文设计了一套金融运营管理系统,该系统以MyEclipse为开发平台,采用B/S模式设计,支持在线短信发送,支持手机客户端在线操作和浏览运营数据.实现了对非银行金融集团运营监管数据的快速、准确的全面管理,提高了整个集团的运营管理水平.     

用于宽带自适应通信的认知无线电决策引擎设计

为改善认知无线电的自适应参数调整功能,提出了基于混合的离散二进制粒子群算法对无线电系统待优化的目标函数进行寻优,针对多载波系统对算法性能进行了仿真分析。结果表明,基于混合的离散二进制粒子群算法的认知决策引擎在收敛速度、收敛精度和算法稳定度方面都有所提高。     

浅析企业数据仓库与联机分析处理及数据挖掘技术的应用

文章针对企业对信息系统数据挖掘的需求，提出了基于数据仓库，应用联机分析处理及数据挖掘技术的计算机辅助决策支持系统的模型，并对数据仓库、联机分析处理及数据挖掘技术的应用进行了分析。     

基于自适应滤波算法的FIR MIMO系统均衡

为了实现对多输入多输出(MIMO)系统的均衡,提出了一种基于自适应滤波算法的自适应均衡方法。应用判决反馈式均衡器(DFE)的结构,把MIMO信道均衡问题的模型建模成一个简化的滤波模型。这个滤波模型使MIMO系统均衡问题中均衡器的设计问题转化为自适应滤波中最优滤波器的设计问题。两种典型自适应滤波器设计算法——LMS算法和RLS算法被应用于该模型中进行仿真,仿真结果显示了算法的收敛性和均衡方法的可行性。这种自适应均衡方法不需要对信道进行辨识,具有较小的运算量,并且可以适应信道变化。     

基于粗糙集决策树算法的研究

传统的决策树方法在实际应用中存在很多不足,如生成树规模过大,抗噪性较差等,因此,提出了将变精度粗糙集和混合变量集算法应用于决策树分类中,通过变精度和混合属性集分类减小树的规模和过度拟合问题,降低了噪声数据对属性选择的影响,并通过实验证明该算法与传统的算法相比具有较大的优越性。