基于克隆选择的粗糙集属性约简方法

基于免疫克隆选择的原理，提出了一种新的粗糙集属性约简方法，将属性集合的分类近似质量作为进化目标，利用免疫反应的分布性特点通过局部并行搜索实现全局优化，并采用抗体更新和亲和力抑制手段来维持群体的多样性，保证了各抗体局部优化解的稳定性，从而获得了多个优化约简集合，通过机械故障诊断数据的实例应用，表明该方法可以获得多个符合分类质量要求的属性约简集合，因此满足了设备故障诊断的特征优化选择要求。     

区域道路交通安全水平综合评价和预测方法

对国内外道路交通安全水平的评价和预测方法进行了对比和分析 ,提出了适合目前国内现阶段管理体制的以模糊数学综合评价模型为基础的评价和预测方法 .该方法采用模糊评价综合模式计算评价目标区各评价指标最大概率所对应的等级 ,通过层次分析计算各指标间的权重系数 ,在此基础上计算得到区域道路交通安全的综合评价指标———道路安全指数IRS.实际应用证明该方法合理可行 .     

N阶线性跟踪-微分器及其在电力系统相角预测中的应用

证明了一种N阶线性跟踪一微分器的收敛性。由于该线性跟踪一微分器的结构参数和跟踪性能对噪声和对象有一定的敏感度和依赖性，采用自适应遗传算法对三阶线性跟踪一微分器的结构参数进行了优化，以期获得较好的参数匹配，提高跟踪预测的精度和速度。将优化后的三阶线性跟踪一微分器用于电力系统参考相角预测研究中，仿真结果证明，优化后的三阶线性跟踪一微分器具有较好的跟踪性能和预测精度，满足电力系统相角预测的要求。     

利用“球壳失稳”理论确定煤与瓦斯突出瓦斯压力临界值

通过实验分析得出了马家沟矿9—12、12煤层初始释放瓦斯膨胀能与瓦斯压力的线性关系，从而确定了马家沟矿深部水平9—12、12煤层煤与瓦斯突出瓦斯压力临界值，为深部水平煤与瓦斯突出预测提供了依据。     

机械故障诊断技术的研究现状及发展趋势

随着机械行业的不断发展,对故障诊断技术的研究也不断提出新的要求,近20年来,国内外的故障诊断技术得到了突飞猛进的发展,对机械故障诊断的发展现状进行了详细地论述,并对其发展趋势进行了展望.     

混合寿命模型下的贝叶斯密度估计(英)

基于一类异族分布的混合寿命模型, 给出了在一/二组样本下的I/II型截尾试验下的贝叶斯密度估计方法; 给出了实例; 并提出了一些问题和解决方法.     

基于主成分分析的建筑空调系统传感器故障检测

在已经建立的建筑空调系统仿真器的基础上,针对系统的温度、湿度、流量传感器提出了一种基于主成分分析的传感器故障诊断方法.该方法根据系统正常的历史运行数据建立数理统计模型,通过传感器实际测量数据与正常数据阵在故障子空间投影的比较,对传感器的故障进行检测.仿真试验表明,该方法能够诊断出固定偏差和漂移故障,为进一步研究传感器的故障诊断提供了必要的基础.     

基于BP算法的矿井掘进工作面瓦斯涌出量预测

应用BP人工神经网络理论,建立了矿井掘进工作面瓦斯涌出量的预测模型,克服了由于各因素的不确定所造成的影响,提高了瓦斯涌出量预测的准确性.实际应用表明,预测模型可信,精度能满足要求.     

接地网故障诊断的一种新方法

提出一种无伤诊断接地网故障的新方法.首先提出并证明了利用接地网的可及点电压值检测接地网故障的判据,然后应用网络撕裂法概念建立接地网区域故障的诊断方程.模拟仿真诊断结果表明,这种诊断方法是正确而有效的,它可以用于电力系统接地网的故障诊断.     

一种新的遗传算法及其在变压器故障诊断中的应用

提出了一种新的遗传算法,其基本思想是:以网络权重和偏差的实数形式作为基因构成染色体向量,采用基因多点交叉和动态变异进行种群最优选择.研究结果表明,这种新的遗传算法是一种随机优化算法,克服了梯度下降法的不足,能够自动调节网络参数、网络的连接权重和偏差.在此基础上设计出一种基于遗传算法和溶解气体分析的变压器故障在线诊断系统.该系统只要将传感器测出的变压器中线圈电流、特征气体的含量作为输入参数,就能对信息进行融合分析,得到输入变量(线圈电流、溶解气体含量)与输出结果(故障类型、程度和部位)的复杂对应关系;能有效地减少输入层神经元的个数,改进网络内部结构,提高神经网络模型的学习效率和诊断的准确率,诊断精度高,漏报少,无误报现象.