Flow-Shop Scheduling Models with Parameters Represented by Rough Variables

In reality, processing times are often imprecise and this imprecision is critical for the scheduling procedure. This research deals with flow-shop scheduling in rough environment. In this type of scheduling problem, we employ the rough sets to represent the job parameters. The job processing times are assumed to be rough variables, and the problem is to minimize the makespan. Three novel types of rough scheduling models are presented. A rough simulation-based genetic algorithm is designed to solve these models and its effectiveness is well illustrated by numerical experiments.     

近似2-连通k-支配容错虚拟主干网

由于无线网络存在节点失效、链路断裂等特性,虚拟主干网需要具备一定的容错性。利用2-连通k-支配集作为容错虚拟主干网的模型。通过分析单位圆盘图中极大独立集的性质和连通图的块-割点树结构,首次设计出在无线自组织网络中构造2-连通k-支配虚拟主干网的近似算法。从理论上分析了该算法的时间复杂度,并证明了该算法的近似比为常数。     

含有集压缩映射的非线性变分不等方程的分歧定理

P.Quitter^[1]讨论了变分不等方程的特征值及分歧点,其中非线性部分限制为紧的,本文讨论非线性部分为某种集压缩情形,并给出相应的分歧定理。     

带时滞项的高阶Kirchhoff方程的拉回吸引子

研究了带有时滞项的高阶Kirchhoff方程的拉回吸引子的存在性.首先利用解的有界性验证了拉回吸引集的存在性,接着借助sobolev空间的紧嵌入证明了该初边值问题产生的过程是紧的,最后得到了拉回吸引子的存在性.     

基于改进最小二乘支持向量机的导弹备件消耗预测

在系统分析武器装备备件预测方法研究现状和导弹备件消耗特点的基础上,提出把粗糙集、熵权法、自适应粒子群优化算法与加权最小二乘支持向量机的组合预测模型应用于导弹备件消耗预测的构想。首先阐述了粗糙集、信息熵、自适应粒子群优化算法和加权最小二乘支持机的基本原理,并改进了自适应粒子群优化算法的搜索方式和最小二乘支持向量机的加权方法;然后建立了基于粗糙集、熵权法和自适应粒子群优化加权最小二乘支持向量机的导弹备件消耗预测模型,并分析了其实现过程。实例结果表明,所建立的组合预测模型在进行导弹备件消耗预测时具有较高的精度和重要的实用价值。     

相对隶属度,相对Fuzzy集和相关子空间及其性质

建立了相对隶属度、相对Ｆｕｚｚｙ集、相对Ｆｕｚｚｙ点和相关子空间等概念，研究其基本性质，证明了相对Ｆｕｚｚｙ集族ＢＡＩＸ是完全分配格，相关算子ｆ是从ＩＸ到ＢＡＩＸ的满ＧＯＨ，非退化相对Ｆｕｚｚｙ点集ＢＡＭ是ＢＡＩＸ中所有非零∪－既约元之集．得到了子分子格ＢＡＩＸ＊与相关分子格ＢＡＩ＊是代数同构的，广义子空间ＢＡＩＸ＊与相关子空间ＢＡＩＸ是拓扑同胚的等结果     

Sierpinski垫片的Hausdorff测度的上界估计

研究分形集的中心任务是计算或估计分形集的Hausdorff维数与Hausdorff测度。本文研究Sierpinski垫片的Hausdorff测度的上界估计,利用部分估计的方法,归纳出了关于Sierpinski垫片的某种部分覆盖所包含的小三角形的个数以及这种覆盖的直径的规律,得到了Sierpinski垫片的Hausdorff测度的一个更好的上界估计值Hs(S)≤1377811/09286×(2431/3072)s≈0.870031853。     

基于FIG和GWO-SVM的灌浆功率时序预测

为更好地预测灌浆功率时序,建立基于模糊信息粒化(FIG)和灰狼优化支持向量机(GWO-SVM)的灌浆功率时序预测模型。首先,引入信息粒计算方法,将原始详尽的时间序列数值点分解为一系列信息粒,以减少模型的数据输入总量;其次,基于模糊集理论,采用模糊集算子对每个信息粒进行模糊计算,使得到的模糊信息粒可以合理地表示原始数值点集;最后,以支持向量机作为预测工具,并采用灰狼优化算法进行参数寻优,对产生的模糊信息粒进行快速准确的预测。结合实际工程,应用该预测模型对灌浆功率的波动范围和变化趋势进行预测研究,经过性能评价和对比分析,验证了模型的有效性和优越性。     

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。     

新一代钢铁生产技术相关基础研究与探索

传统钢铁工业具有规模巨大、能源与资源密集、工艺路线曲折的特点.中国能源和资源的状况要求未来钢铁工业引入循环经济的理念,用创新的思维开发新流程,逐步向冶金材料制备、能源转换和社会废弃物处理三大功能方向转变.结合这一战略思路,近年来,上海大学现代冶金与材料制备重点实验室开始在铁矿微粉低温氢还原、碳 氢铁浴混合终还原、废钢中痕量元素脱除、时空多尺度冶金理论与建模等方面进行一些相关的基础研究和探索.