价格与价值——评价客观事物的内核

价格与价值是一个多年争论的课题。马克思认为:价值是社会必要劳动时间的代名词,而他人则认为是“效用价值论”、“供求论”以及“自然资源论”的概念等等,笔者认为:价值是人们对客观事物的综合看法,是评价客观事物的内核。     

水轮发电机组故障诊断模糊专家系统研究

针对水轮发电机组故障原因与症兆之间的复杂关系,充分利用综合监测数据和领域专家的经验知识,采用数据驱动和基于知识的目标驱动控制的正反向推理方法进行诊断.研究了基于数据库管理系统的模糊知识库设计,为知识库的建立、维护、扩充和完善提供了一种实用方法.研究了模糊推理算法,以加权模糊推理进行多种信息的融合,解决了故障诊断中不确定性问题的求解.建立了水轮发电机组故障诊断模糊专家系统.诊断实例结果表明,该系统推理效率高,可信度好,满足了水轮机组故障诊断的有效性和实用性要求.     

基于模糊推理的粒子群优化算法

针对无约束优化问题,提出了基于模糊推理的粒子群优化算法,该算法针对粒子群优化算法搜索能力的不足,先引入平均粒子,然后引入模糊推理来改进粒子群的速度更新公式,再利用模糊推理动态地改进算法惯性权重和速度更新公式的权重因子,再结合混沌扰动增加算法后期的局部搜索能力.数值试验采用12个测试函数并有5个算法进行对比,数值试验证明,改进算法的搜索能力有较大的提高.     

基于网络的案例推理专家系统

基于案例推理与网络的结合是案例推理技术发展的一个重要方向.根据网络的特点,提出采用面向服务的体系结构实现网络上的CBR专家系统,并基于J2EE平台实现了此CBR专家系统,以适应网络环境下知识工程的发展.     

集成范例推理系统的研究

首先研究了与范例推理相集成的多种技术,并着重研究了基于范例推理和规则推理的集成方法,以及基于范例推理和归纳技术的集成方法,以此来充分利用范例推理、规则推理和归纳学习技术的各自优势,提高智能系统求解问题的能力。     

基于云模型的主观信任管理模型研究

在开放网络中,信任管理是信息安全的重要前提与基础。主观信任具有模糊性和不确定性的双重特征。将定性定量转换模型-云模型引入主观信任管理研究中,提出了一种新的主观信任的表示方法,较好地解决了信任表达中的模糊性和不确定性难题,进而提出了一种灵活直观,描述能力较强的形式化定性信任推理机制,为主观信任管理研究进行了有益的探索和尝试。     

态势估计中的统计时间区间推理方法

在战场态势估计中 ,许多事件有一个持续过程 ,因此需要引入时间区间来表示这些事件发生的时间。态势估计中常常需要判断这些事件发生的时间顺序 ,而对事件发生的时间区间的推测或观测往往含有统计不确定性。利用似然比检验理论 ,建立了一种判别两个事件发生的不确定时间区间的顺序的新方法 ,并讨论了利用检验结果进行限制传播的方法 ,从而有效地增强了态势估计中对时间关系的描述和推理能力     

确定事例特征权值的方法研究

针对事例特征权值的确定问题 ,提出了 Delphi和 AHP相结合的权值确定方法 ,以及二次规划模型权值确定法和信用统计权值确定法 .这些方法在事例特征权值的确定中 ,有助于减少主观性 ,增加客观性 .     

基于可变模糊集理论的径流预报单要素近似推理法

在深入研究径流中长期预报的单要素预报模糊推理方法基础上.针对其中应用传统的模糊分布函数来描述模糊子集的不合适问题.结合可变模糊集理论,提出了基于可变模糊集理论的径流预报单要素近似推理法;与原有的单要素预报的模糊推理方法相比,新方法可以科学合理地确定待预报径流量隶属干模糊子集区闻的隶属庹,使模糊推理方法更趋完善;详细介绍了新方法的基本原理及步骤;将新方法应用于磨盘山水库年径流预报,验证了方法的科学合理性.     

基于密度聚类的模糊神经网络和CHP分解过程建模

针对基于样本数据的复杂系统建模问题,提出了基于密度聚类的模糊神经网络(DFNN)的建模方法,研究了利用密度聚类原理提取数据样本的内在规则的理论和方法,提取的规则能较好地反映样本数据输入输出的对应联系,根据提取的规则给出了模糊神经网络的模型结构.本文以化工生产过程过氧化氢异丙苯(CHP)分解反应过程为对象进行仿真建模,结果显示在模型精度和可靠性上均优于基于c均值聚类提取规则的模糊神经网络模型(CFNN).