一种油藏储层三维可视化散乱数据插值方法

提出一种快捷有效的确定待估点的有效样本点集的辐射吸收插值模型,该模型应用到散乱数据网格化过程中,它不但具有加权平均算法的优点,而且具有插值效率高、局部性好、易于控制、易于对数据增加约束条件等特点.辐射吸收插值模型由辐射过程、吸收过程和合成过程组成.讨论了辐射吸收插值模型的实现原理、设计过程、在油藏储层三维可视化散乱数据插值中的应用和模型特点的分析.     

嵌套二叉树实现大规模地形实时绘制

实时调入视点可见数据,快速动态地建立连续细节层次(LOD)模型是提高大规模地形绘制速度的关键技术。在数据分块组织的基础上构建了两层嵌套二叉树。通过索引数据二叉树和可见性判断,实现可见数据的实时调入;对可见数据块,通过LOD建模三角形二叉树和设计的基于包围球的节点误差评价函数,实现连续LOD模型的快速动态构建,提高大规模地形的绘制速度。实验表明文中的方法可以取得较高的帧速率和较好的绘制效果,实现了大规模地形的实时绘制。     

Simulated annealing algorithm for the optimal translation sequence of the jth agent in rough communication

In rough communication, because each agent has a different language and cannot provide precise communication to each other, the concept translated among multi-agents will loss some information and this results in a less or rougher concept. With different translation sequences, the problem of information loss is varied. To get the translation sequence, in which the jth agent taking part in rough communication gets maximum information, a simulated annealing algorithm is used. Analysis and simulation of this algorithm demonstrate its effectiveness.     

Designing a Hybrid Intelligent Mining System for Credit Risk Evaluation

In this study, a novel hybrid intelligent mining system integrating rough sets theory and support vector machines is developed to extract efficiently association rules from original information table for credit risk evaluation and analysis. In the proposed hybrid intelligent system, support vector machines are used as a tool to extract typical features and filter its noise, which are different from the previous studies where rough sets were only used as a preprocessor for support vector machines. Such an approach could reduce the information table and generate the final knowledge from the reduced information table by rough sets. Therefore, the proposed hybrid intelligent system overcomes the difficulty of extracting rules from a trained support vector machine classifier and possesses the robustness which is lacking for rough-set-based approaches. In addition, the effectiveness of the proposed hybrid intelligent system is illustrated with two real-world credit datasets.     

基于历史数据的测试任务约简和故障诊断

针对部队航电组件测试任务繁重、故障定位率低的问题,提出一种利用历史数据来简化测试任务、提高故障定位率的方法。利用粗糙集信息系统理论,建立了航电组件故障信息系统模型;基于测试任务辨识函数和诊断允许误差对测试任务进行约简;基于最短测试时间选出最优测试任务集;利用贝叶斯最大后验概率进行故障诊断推理,将诊断问题归结为不等式约束极值问题;用0-1规划隐数算法求得最优解。最后以某型飞机惯导部件为例验证了方法的快速有效性。     

基于状态-动作模型的中继卫星操作规划问题建模

通过分析中继卫星操作规划问题特点,提出一种基于状态-动作模型的任务规划建模方法。采用PDDL语言对中继卫星的领域知识进行描述,解决动作的持续时间约束、复杂资源约束以及一类特殊的外部事件的表达问题。最终建立的中继卫星操作规划模型表明,该方法较传统规划建模方法具有更强的描述能力。通过引入领域知识将操作任务规划问题分解为规模较小的子规划问题,并给出子任务对应的可选动作集合,从而减小了规划解的搜索空间,提高了求解效率。     

任务调度启发式信息的卫星数传ACO算法应用

针对卫星数传调度问题,建立了任务调度启发式信息体系框架,提出了基于任务开始时间、任务调度收益、任务可用资源灵活度和任务调度冲突度的启发式信息,研究了任务调度启发式信息在卫星数传蚁群优化算法中的应用。针对不同规模场景的仿真结果表明,任务调度启发式信息有助于蚁群算法求解卫星数传调度问题。     

基于SVM数据融合的实时粒子滤波算法

采用粒子滤波的目标跟踪算法在粒子数目较多时计算量大、实时性差,针对该问题提出了一种新的基于支持向量机数据融合的实时粒子滤波算法。该算法在估计窗实时粒子滤波的基础上,使用支持向量机融合窗内不同时刻粒子集,并根据融合的结果更新粒子权值,实现对目标状态的快速跟踪。相对于原算法采用最小化Kullback-Leibler距离来调整估计窗混合分布的权值,该方法的计算复杂度低、速度快,进一步提高了算法的实时性。对纯角度目标跟踪问题的仿真结果表明了该算法的可行性和有效性。     

基于混杂系统的温室天窗温度系统建模

温室天窗温度系统可以看作是一个混杂动态系统,由于天窗的动作与控制对象温度之间的关系可以通过温度状态的值和操作约束来确定。在建立温室温度系统机理模型的基础上,将对于温度控制的操作约束和温室天窗开关动作等以命题逻辑表述,并将这些命题逻辑转化为混合整数线性不等式,然后引入辅助变量,将辅助变量和不等式约束统一到温度系统的离散状态空间模型中,构成了温室天窗温度的混杂逻辑动态模型。仿真试验表明,所建立的温度混合逻辑动态模型能较好模拟和控制室内温度。     

数据库中布尔型及广义模糊型加权关联规则的挖掘

数据挖掘主要是用来找出隐藏在数据库当中那些有用的而未被发现的知识本文我们引入布尔型加权关联规则和广义模糊型加权关联规则的概念,并分别给出挖掘这些规则的计算方法.