基于模糊粗糙集与模糊推理的作战指挥方式决策分析

依据指挥权限集中程度,指挥方式可分为集中指挥和分散指挥两种形式.本文探讨了基于模糊粗糙集与模糊推理的指挥方式决策分析新方法.首先,分析了作战指挥方式决策的影响因素,即指挥控制手段和情报保障程度;在此基础上,给出了基于模糊粗糙集的作战指挥方式的一种知识发现方法;然后,通过获取的模糊推理规则,运用多输入多重Mamdani模糊推理算法获得量化的指挥方式决策结论;最后,通过在MATLAB7.0模糊逻辑工具箱中构建的模糊推理仿真系统进行验证推演,给出了三种类型的指挥方式决策结论,与军事专家的经验决策相符合,该系统可纳入到作战指挥决策支持系统中.     

基于多级专家系统的矿井设计智能优化方法

针对现有矿井设计优化中直接的数值优化难以直接获得最优结果的问题,本文以缓倾斜煤层为应用条件,提出一种基于多级专家系统的矿井设计智能优化方法,该方法具有启发与联想的智能特点,经实例应用表明,比较好地解决上述长期困扰着矿井设计优化工作者的一大难题。     

基于分级规划的工艺决策推理与知识管理策略

论述了基于分级规划的工艺决策推理控制策略、混合式推理策略以及工艺决策知识和数据管理策略．推理控制策略将复杂的工艺决策推理机分解成性质不同的三个子推理机,简化了推理机的结构．混合式推理策略综合了变异法、创成法以及人机交互法的优点,便于解决复杂多变的工艺决策问题．工艺决策知识管理策略使工艺决策知识和数据按三个子推理机分类存储,从而便于规则的搜索、存储、管理与维护．     

面临不一致时进行一致性推理的语意研究

讨论了一种新的逻辑,这种逻辑允许一个智能体在有不一致性存在于其信念集的情况下进行一致性推理．首先解释了这种逻辑的语意,然后给出了基于这种逻辑的一些推理规则和公理,最后用一个实例讨论了这种逻辑的应用．     

一种一致性的不确定性推理模型

将修正了的ＭＹＣＩＮ的可信度因子ＣＦ与ＰＲＯＳＰＥＣＴＯＲ的两种规则的不确定度量充分性和必要性度量ＬＳ,ＬＮ,放在ＢＡＹＥＳ框架下进行综合考虑,建立ＣＦ与ＬＳ,ＬＮ的函数关系,最后用实例说明了此模型的计算方法与主观ＢＡＹＥＳ方法的结果是一致的     

一种多敏感空指针引用错误的静态检测方法

空指针引用错误是一种常见的、难以发现和避免的程序错误。针对该错误,结合传统静态分析方法和符号执行方法,提出一种过程内流敏感、路径敏感和过程间上下文敏感的多敏感静态分析方法。对全局指针、局部指针以及函数的指针类参数进行建模,对指针指向地址进行简化分类。在函数间传递指针的指向状态,在函数内遍历路径,使用约束求解的方式判定路径可达性,当函数分析结束后,在退出点进行指针状态信息合并,以减少漏报和误报。在此基础上,使用人工标注错误触发条件的方式进一步提高分析效率,减少漏报和误报。实验证明,该方法能够高效地检测出各类空指针引用错误。     

知识获取过程中推理偏差的机制探索

根据前期实验结果提出了对知识获取过程中推理偏差原因的一个解释模型.承认认知结构中存在两个系统,其中启发式系统自动形成一种关系直觉,当要求回溯时系统会主动寻找原因,个体才可能发现偏差.分析式系统把推理内容按重要性分解后进行不同程度的加工,对推理重要的部分只有在后期加工中才能得到理解;随后产生若干个近似的虚拟任务,根据比较结果作出反应;与此同时对任务完成情况进行评估,如果认为没有圆满完成任务,就会体验到推断偏差.这一模型对于教育教学具有一定的启迪价值.     

基于案例与模糊推理的中医诊断系统研究

中医诊断过程中存在着大量的不确定信息,使得需要精确数据的计算机很难参与其中.阐述了案例推理和模糊推理的基本概念和原理,结合中医领域知识的特点,提出一种模糊规则推理机制.采用基于案例的模糊推理机制来实现推理过程,融合了人工智能领域的案例和模糊推理技术,并应用于中医诊断.实践证明:该机制具备良好的推理能力,能够为医生的正确判断提供决策支持.     

信息扩散方法在大坝监测效应量预测中的应用

在大坝安全监测中,为了解决小样本导致的效应量预测误差较大的问题,在考虑增加样本信息的基础上,建立基于二维正态信息扩散离散回归的效应量预测方法。利用模糊推理和信息集中的基本理论,结合灰色关联度法,对大坝安全监测效应量进行分析和预测,应用综合有效度指标评价该预测方法的效果。结果表明,基于信息扩散的预测方法避免了多种不确定因素影响下小样本预测的困难,提高了拟合和预测精度。     

机器人多传感器数据融合的两级结构及途径

机器人多传感器数据融合已成为一个活跃的研究领域,然而关于融合模型与途径的系统阐述是缺乏的。该文从信息处理的角度归纳出了一个数据信息融合的两级结构模型,数据级和证据级融合。这一模型较好反映了信息融合的本质.根据这一结构,又给出了运用Biyes参数估计和Dempster-Shafer证据推理相结合的多传感器数据融合的一般途径和步骤,最后加以例证。