一种求解连续型结点变量影响图的概率衍值方法

本文分析研究了目前影响图评价的几种算法，指出了常规方法在影响图评价中存在的缺点与不足，并根据在思考问题过程中，同一领城专家的认知方式不同，分别采取因果推理及诊断推理的特点，提出一种能有效获取上述两种知识的数据获取与行值方法。     

基于认知图和直觉模糊推理的态势评估方法

针对战场环境中信息的不确定性和交互关联性问题,将直觉模糊推理理论与认知图推理相结合,提出一种基于认知图和直觉模糊理论的态势评估方法。首先,分析当前认知图推理的特点与不足,建立基于直觉模糊集理论和有序加权平均算子的直觉模糊认知图模型;其次,提出直觉模糊认知图的态势评估推理过程;最后,用实例给出评估结果,验证方法的有效性和正确性。该方法能更准确地描述战场客观环境,为决策者提供更多的决策信息和决策偏好自由度。     

因果图迭代推理算法研究

针对因果图精确推理是NP(nondeterministic polynomial)难的问题,提出了一种迭代推理方法。首先,从图论的角度分析了因果图推理中概率计算的机理,并提出了矩阵解环的方法。在此基础上提出了一种迭代推理算法,该算法只需要进行简单的矩阵运算,大大简化了传统因果图推理复杂的计算过程,可以在多项式时间复杂度内实现推理。其次,分析了算法存在的问题并提出了改进的方向。最后,运用实例分析验证了该算法实现因果图推理的效果。研究表明,该算法能够有效地进行因果图推理,推理效率高,推理结果正确,为因果图提供了一种高效的近似推理方法,对因果图的应用具有重要意义。     

用于时间序列数据建模的多模态模糊认知图

针对单一模型难以准确反映时间序列多种变化模态的问题,提出了一种基于模糊认知图的时间序列数据多模态建模方法.该方法使用随机自助法选取多个子序列,以包含各种变化模态.在各个子序列上分别建立子模糊认知图模型.使用粒计算方法对子模型进行有效融合;并分析了不同权重策略融合的性能.所建立的模型不仅可以对时间序列数据进行数值及区间预...     

带时间延迟的因果图迭代推理算法研究

针对因果图的时间延迟问题,提出了带时间延迟的因果图推理算法.首先给出因果图迭代推理的初步分析和概念,然后通过哑节点使连接强度保持值不变,提出了时间延迟转换的方法.在此基础提出了一种带时间延迟的因果图迭代推理算法,并分析了算法的时间复杂度.该算法只需要通过矩阵乘法运算,就可以在多项式时间复杂度内实现推理,是一种高效的近似推理算法.最后,用实例展示了该算法推理效果.研究表明,在有时间延迟的情况下,该算法能够有效地实现动态推理,其推理过程严谨,结果符合实际情况.     

基于定性推理与定量仿真集成的故障诊断推理

阐述了故障诊断推理过程中知识的概念、类别和关系，从知识的获取、组织和表示等方面对定性和定量知识的集成进行了研究，并提出了基于定性推理和定量仿真集成的综合诊断推理方法，结合复杂系统试车数据的仿真诊断结果表明，该方法能有效地消除推理结果中的奇异性，从而改善了定性推理方法的性能。     

锅炉系统故障诊断模糊推理方法

根据锅炉系统实际运行情况,分析其故障诊断的推理求解过程,提出了专家系统中基于诊断知识的模糊描述方法,并根据诊断规则实例,采用模糊推理方法,阐述故障诊断推理过程中正向推理、逆向推理模糊断言可信度的传递运算方法。     

基于本体知识的诊断推理集成模型

提出了一种基于本体的实现领域知识集成的方法。研究了基于本体的知识表示,讨论了综合集成所要解决的主要问题。给出鱼病诊断推理的集成模型实例。图2,参5。     

基于模型和案例推理的混合故障诊断方法

基于模型的诊断方法描述的是系统内部结构和行为的深知识,能够轻松获取诊断知识,但计算量较大;而基于案例推理的诊断方法依靠的是历史经验,诊断效率比较高,但知识获取是其瓶颈。针对两种方法的优缺点,提出了利用基于模型的方法来实现案例知识的获取,然后通过基于案例推理的方式完成故障诊断过程的混合故障诊断方法。该方法不仅汲取了基于模型方法准确度高的优点,避免了知识获取难的问题,同时继承了基于案例推理方法的快速性,提高了诊断效率。     

基于诊断知识的多种推理范式集成与推理控制策略

本文结合锅炉系统面向对象的广义故障树知识表示方法,论述了故障诊断推理控制策略和推理机制,给出了基于框架、规则、模型与过程的推理范式及其混合诊断推理模型,提出了基于诊断知识的多种推理范式集成与控制方法。     

A Capital Investment Appraisal Model Based Cognitive Influence Diagrams

ＡＣａｐｉｔａｌＩｎｖｅｓｔｍｅｎｔＡｐｐｒａｉｓａｌＭｏｄｅｌＢａｓｅｄＣｏｇｎｉｔｉｖｅＩｎｆｌｕｅｎｃｅＤｉａｇｒａｍｓＬＩＵＪｉｎｌａｎ；ＨＡＮＷｅｎｘｉｕ；ＬＩＧｕａｎｇｑｕａｎ（ＴｉａｎｊｉｎＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，３０００７２，Ｃｈｉｎａ...     

大型工程建设项目风险分析方法及应用

结合大型工程建设项目风险特点,对大型工程项目动态风险分析方法进行了系统研究。分析和评价了目前风险分析存在的问题与不足,提出了一种根据时间序列构造风险分析影响图模型的方法。并且对影响图中的超价值结点概念与价值函数可分解性进行了讨论,针对超价值结点特性,将影响图与动态经济评价相对合,提出了大型工程项目动态风险分析方法。最后,以某大型水利工程为案例进行了应用研究,证明了方法的有效性.     

基于模糊积分的支持向量机动态集成方法

确定模糊密度是应用模糊积分进行融合的核心问题。分析了目前存在的各类模糊密度赋值方法存在的不足,在探索证据相互关系的基础上,提出了证据支持度的概念,并基于证据支持度给出了一种动态模糊密度赋值方法,分析了分类器之间的差异性对证据支持度的影响,引入了影响因子,进一步完善了证据支持度的内涵。实验表明,本文算法较之单支持向量机、基于投票的支持向量机、以基分类器精度作为模糊密度的静态模糊积分支持向量机集成以及一种基于自适应模糊密度赋值的模糊积分方法用于支持向量机集成,分类精度均得到提升。     

支持群决策过程建模的层次影响图模型

传统影响图模型不具备对群决策过程的建模能力.针对这一问题, 提出了层次影响图模型. 首先给出了层次影响图的定义,它是一个以层次方式排列的影响图的集合.然后建立了不同影响图之间的三种 消息传递方式,研究了在能够接收外界消息情况下的影响图演算方法.最后使用一个群决策案例展示了建模和求解 的过程.层次影响图采用了分解-联合的建模策略,将影响图的应用范围扩展到群决策领域.     

贝叶斯决策的影响图分析方法

对一般的贝叶斯决策问题, 常用的求解手段是决策树分析方法。本文则用影响图分析方法对贝叶斯决策问题进行表征和求解, 并将两个方法作了比较。另外, 本文给出了关于影响图变换运算的两个新结果。     

Influence Diagnostics for the Cross－Validated Smoothing Parameter in Kernel Smoothing

Influence　Diagnostics　for　the　Cross－Validated　Smoothing　Parameter　in　Kernel　SmoothingＩｎｆｌｕｅｎｃｅＤｉａｇｎｏｓｔｉｃｓｆｏｒｔｈｅＣｒｏｓｓ－ＶａｌｉｄａｔｅｄＳｍｏｏｔｈｉｎｇＰａｒａｍｅｔｅｒｉｎＫｅｒｎｅｌＳｍｏｏｔｈｉｎｇ￥?..     

Underlay认知无线电网络功率与允入控制优化算法

频谱共享认知无线电网络中允入控制算法对系统总吞吐量、总传输概率及认知用户中断概率的影响,并提出两种新功率与允入控制联合优化算法。所提算法基于信干噪比与功率对应关系,引入有效信干噪比、有效链路增益比两个新权值。在非可行系统中依据新权值逐步移除违规认知用户,使允入认知用户数目最大化并有效控制总传输功率。在可行系统中利用新权值将“极大-极小”服务质量和总吞吐量优化两个问题转化为易解决的传统线性规划问题。仿真实验结果表明,新算法复杂度低、用户中断概率小且系统吞吐量大。     

基于模糊核聚类的SVM多类分类方法

针对SVM在大类别模式分类中存在的问题,提出了一种基于模糊核聚类的SVM多类分类方法,并给出了一种高效的半模糊核聚类算法。该方法基于模糊核聚类方法生成模糊类,并采用树结构将多个SVM组合起来实现多类分类。模糊核聚类方法不但能够实现更为准确的聚类,而且能够挖掘模糊类的外围、不同模糊类之间的交叠情况等信息,利用这些信息能有效提高分类器的性能。实验表明,所提方法比传统方法具有更高的速度和精度。     

基于ARENA的UML建模及其在飞行保障中的应用

航空兵场站飞行保障是一个复杂的动态过程.结合Arena与UML两种工具的优点,利用UML建立了航空兵场站飞行保障过程模型,包括飞行保障过程的类图、状态图和活动图.并构建了CMV (模型-视图-控制)仿真软件架构.并对CMV进行了详细阐述.利用Arena对CMV架构进行了程序实现.按照主动保障和被动保障两种策略分别对UML模型进行了仿真.仿真结果表明,在现有保障装备的基础上,通过优化保障流程可以较大的提高场站的飞行保障效能.