基于混合遗传的粗集理论在工期目标实现中的应用

提出了一种基于混合遗传算法的相对约简算法,把模拟退火融入到遗传算法中形成混合遗传算法,提高了遗传算法的优化效率,并用这种混合遗传算法寻求最小条件属性集及最小属性值约简.并把该算法引入到工程管理中,提出若干条决策规则,工程管理人员按照这种决策规则进行施工过程的管理,确保在预定时间内完成工程任务.如果对整个施工过程的每道工序都提出决策规则,就可以实现施工过程的智能化管理.     

浅谈光传输网管的问题及处理对策

光传输网络中网络管理系统的安全、有效的运行,关系到管理系统的各个分层功能的实现以及连接速度的保证。本文将主要就光传输网络管理系统在网络连接与网管系统软硬件方面遇到的问题进行分析,进而对此网络管理系统提出相应的处理对策。     

基于RS-ANN的煤矿安全控制

针对目前煤矿安全管理的现状,提出利用粗集-神经网络对煤矿安全进行控制.模型在基于人-机-环境理论基础上,全面分析了影响煤矿安全的因素,利用基于蚁群算法的粗糙集属性约简对安全因素进行分析.将粗糙集方法融入神经网络实现优势融合可以去掉冗余输入信息、减小神经网络构成系统的复杂性. 提高容错及抗干扰的能力.在此基础上,利用人工神经网络的预测功能,预测影响煤矿安全的关键因素,并根据预测结果提出有针对性的安全技术措施加以防范.用同一组数据比较该方法与典型BP网络的预测效果,结果表明该方法明显优于BP网络.     

一种逐步优化灰导数白化值的GM(1,1)建模方法

在 GM(1 ,1 )以差商作为灰导数白化值的基础上 ,进一步提出了一种逐步优化灰导数白化值的方法 ,突破了发展系数的绝对值较大时不能用 GM(1 ,1 )建模的禁区 ,提高了建模精度 .特别对于绝对灰度为 0 (或很小 )的具有齐次灰指数律的数据 ,应用该方法可以得到十分理想的预测模型.