复杂系统脆性理论的风险分析

复杂系统的崩溃,主要是由于某些子系统受到内外界的干扰引发了各子系统之间的脆性联系,从而导致了整个复杂系统的崩溃.分析复杂系统脆性被激发的过程,从而得到引起整个系统崩溃的各个因素的集合;根据复杂系统的脆性风险与引起复杂系统崩溃的各个因素发生的概率、对系统造成的后果之间的联系,定义复杂系统脆性风险熵函数,并根据熵函数的性质找到控制风险熵的策略.将控制策略应用到煤矿瓦斯爆炸事故系统的脆性风险控制中,成功地对其进行了控制.     

模糊信息系统知识约简的分辨函数法

知识约简是粗糙集理论的重要研究内容.针对不同的粗糙集模型和约简定义,给出相应的知识约简方法一直是知识约简的主要任务.以分辩函数法为代表的各种符号值信息系统知识约简方法已得到深入研究.将分辨函数引入模糊信息系统,得到相应的知识约简分辨函数法,并通过实例分析说明了该方法的具体计算步骤.这为从模糊信息系统中获取知识提供了一种有效的粗糙集方法.     

基于遗传编程的火电厂主汽温系统建模研究

遗传编程是基于自然进化理论的一种全局最优智能搜索技术,将它应用于系统辨识,可以实现同时辨识系统的结构和参数,并且得出的辨识结果是显示的。提出了一种新的多目标遗传编程算法,将进化的目标设定为偏差的平方和、表达式的复杂程度和最大动态偏差的综合最小。应用该算法辨识火电厂主汽温系统,仿真结果说明该算法是有效的,并且比常规遗传编程算法优越。     

一类快速模糊支持向量机

由H.P.Huang、C.F.Lin等人和T.Inoue,S.Abe等人提出的两类模糊支持向量机是两种类型的改进支持向量机,分别克服了过学习问题和减少了多类问题分类时存在的不可分区域。如何处理异常数据和加速训练大规模数据集是支持向量机中的急需解决的两个问题。针对这两个问题,提出了一类将两类模糊支持向量机集成的快速模糊支持向量机。训练时,根据每类数据与其类中心的距离,定义隶属函数,以加大对容易被错分样本的惩罚,利用合适的参数λ选取了每类数据中隶属度值较大的边缘数据构造模糊支持向量机,测试时,利用1-a-1和模糊支持向量机的决策函数判定未知样本的类别。含有异常数据的两类问题和机器学习数据集中手写数字识别的多类问题的实验结果,验证了提出的快速模糊支持向量机减少了训练时间同时提高了学习机的推广能力。     

Rough function model and rough membership function

Two pairs of approximation operators, which are the scale lower and upper approximations as well as the real line lower and upper approximations, are defined. Their properties and antithesis characteristics are analyzed. The rough function model is generalized based on rough set theory, and the scheme of rough function theory is made more distinct and complete. Therefore, the transformation of the real function analysis from real line to scale is achieved. A series of basic concepts in rough function model including rough numbers, rough intervals, and rough membership functions are defined in the new scheme of the rough function model. Operating properties of rough intervals similar to rough sets are obtained. The relationship of rough inclusion and rough equality of rough intervals is defined by two kinds of tools, known as the lower （upper） approximation operator in real numbers domain and rough membership functions. Their relative properties are analyzed and proved strictly, which provides necessary theoretical foundation and technical support for the further discussion of properties and practical application of the rough function model.     

基于动态递归模糊神经网络盲均衡算法的研究

模糊系统和神经网络已广泛应用于系统的辨识和控制,但是传统的模糊神经网络是一种静态映射,不适用于动态系统的辨识;而由于无线通信信道的时变性和不确定性,决定了盲均衡器本身就是一个动态的均衡过程,所以研究利用动态递归模糊神经网络的盲均衡算法是可行的,而且也是必要的。仿真结果表明:由于动态模糊神经网络的均衡过程同时利用了系统的当前数据和历史数据,对动态系统的均衡,较传统神经网络在均衡的精度和稳定性方面具有更好的效果。     

自适应小生境克隆选择算法及其仿真研究

为了对多模态函数寻优,基于免疫克隆选择算法原理,提出了自适应小生境克隆选择算法(ANCSA).小生境决定位段会随着优化对象的维数及可行域的变化而自动调节,从而形成不同的小生境,每个小生境都具有免疫记忆功能.通过对四个典型的多模态函数仿真,并和相关算法进行比较分析,结果表明ANCSA在解决多模态函数优化问题时具有较强的自适应性和收敛性.     

模拟VLSI电路参数型故障的测试方法

为了提高模拟集成电路参数型故障的测试精度,以小波滤波器组实现的子带滤波为理论工具,研究了基于多故障特征提取的模拟集成电路测试方法.研究和对比了奥克塔夫(Octave)和金字塔两种小波分解结构下对Haar和Daubenchies两种小波在时域和频域中的故障分辨特性和诊断能力.对国际标准电路的实验表明:采用Octave结构时,在时域可完成故障检测,以相干函数在频域区分故障困难;而采用金字塔型结构时,在时域和频域皆易完成故障诊断:采用Daubenchies小波的效果优于Haar小波.     

基于一种最优核鉴别矢量集的雷达目标识别

基于高分辨距离像的雷达目标识别的关键是如何提取距离像的有效鉴别特征.通过分析核Fisher准则函数下核类内散布矩阵的零空间信息与非零空间信息对识别的贡献,基于同构映射思想,求解出一组最优鉴别矢量集,用于提取距离像的鉴别特征.同时,给出一种快速算法,用较少的训练样本表达投影方向,加快了鉴别特征的提取速度.基于外场实测数据的实验证明了方法的有效性.     

公司层次信息技术投资生产率的实证研究

随着公司将大量资金投入信息技术,研究人员和企业界对于信息技术投资价值问题给予越来越多的关注.研究表明,信息技术投资并未导致公司绩效的提高,存在所谓的信息技术投资"生产率悖论"问题.利用中国上市公司的公开数据,研究了信息技术投入对公司主营收入和净利润等产出的贡献;搜集了200多家上市公司的财务数据,时间从1999～2004年;建立了三要素的经典生产函数,利用广义最小二乘法对回归方程进行估计.结果表明:公司的信息技术投资,对主营收入、净利润等绩效指标具有积极的影响.信息技术投资是一种生产性投资,对产出具有积极的贡献.