基于专家系统的建筑自动化系统故障诊断

针对建筑自动化系统(BAS)故障诊断日趋困难的问题,将专家系统与故障树分析法相结合,提出一种基于专家系统的BAS故障诊断方法。采用框架和规则相结合的知识表示法,建立相应的知识库。设计基于“框架规则+不确定性推理”的推理模式,给出专家诊断系统的实现方法。实验结果表明,该系统能提高推理结果的可用性。     

AOP技术在管理信息系统中的应用研究

当前管理信息系统(MIS)日趋复杂和庞大,对于实现不同需求的软件,代码缠绕和代码散乱等问题较为突出,为系统的开发和维护带来了很大困难.以关注点分离为核心思想的面向方面编程技术(AOP)能较好地解决上述问题,正在逐步应用到MIS领域.介绍AOP技术的基础知识,讨论AOP在MIS中应用面临的挑战,分析和比较面向MIS的AOP开发工具的优缺点和应用范围,总结并给出AOP技术在MIS中的主要应用领域及相关研究工作,最后探讨了其发展与研究方向.     

遗留系统的服务识别方法研究

为了从面向对象的遗留系统中识别出高质量的服务,提出一种半自动化的遗留系统的服务识别方法.通过分析构件识别方法和服务识别方法,以业务流程模型和统一建模语言类图作为服务识别方法的输入,将服务识别问题转换为业务流程图的划分问题.为了得到一组图划分的最优解即最优服务集,又将图划分看作一个多目标优化问题.分别定义了服务集粒度、耦合度和内聚度的定量化关系,建立了多目标优化的服务识别模型.通过线性加权,给出了基于粒子群优化算法的服务识别算法.以某工程遗留系统为例,通过对比实验验证了方法的有效性.     

面向无线传感器网络的无线携能通信研究

能量受限是无线传感器网络应用的瓶颈问题,为了使无线传感器网络获得稳定持续的能量来源,提出将无线携能通信（ SWIPT）技术应用到无线传感器网络中。基于时分多址（ TDMA）的通信方式建立了适应于无线传感器网络的无线携能通信系统新优化模型。通过凸优化问题的求解得到该优化模型的最优分配策略。利用仿真实验对无线携能通信在无线传感器网络中应用的可行性进行了分析,对方法的有效性进行了验证。     

可实现防碰撞通信的新型声表面波温度传感器

针对多声表面波传感器系统中各传感器信息读取时会产生通信碰撞的问题,提出了一种可实现防碰撞通信的新型声表面波温度传感器;通过分析声表面波温度传感器的回波脉冲信号,将沃尔什码作为编码内容实现了多声表面波温度传感器系统中各传感器的正交编码;将传感器对应的匹配信号与系统回波信号进行互相关运算,提取了系统中各传感器的感测温度信息,达到了防碰撞通信的目标;该传感器兼顾编码效率和加工工艺两方面要求,简化感测信息提取的复杂程度;仿真实验验证了上述理论的正确性。     

基于灰色网络的结构损伤识别研究

将用于损伤识别的静态位移曲率置信因子与人工神经网络技术相结合,建立了结构损伤识别的灰色网络系统。利用该系统对悬臂梁结构损伤位置和程度进行了识别分析和判断,可以看出,利用此方法对结构的损伤识别是非常有效的,且该方法不仅具有静态位移曲率置信因子计算简单、准确度高等优点,而且还具有神经网络高度并行运算能力和良好的的容错性。     

基于CMDS-MSO的无线传感器网络定位算法

针对基于经典多维标度(CMDS)的定位算法中用最短路径距离替代节点间Euclidean距离造成的距离误差,结合质点弹簧模型(MSO)抑制误差的优点,提出了基于CMDS-MSO的新定位算法,该算法既有效抑制了CMDS算法的定位误差,又克服了质点弹簧优化模型算法易陷入局部最优的不足,有效提高了节点的定位精度。仿真结果表明,基于CMDS-MSO的新型定位算法的定位精度要高于基于CMDS的定位算法和基于MSO的定位算法,具有较强的鲁棒性。     

国防工程智能信息化理论研究

介绍了国防工程智能化、信息化的相互关系,分析了"智能-信息"系统交叉融合的发展趋势,提出了国防工程智能信息化的概念,研究了国防工程智能信息化系统的定义、内涵、特征及构成,阐述了工程要素数字化、工程本体智能化、工程管理信息化的技术思想.     

基于D-S证据理论的动静态指标融合的结构损伤识别方法研究

针对大型土木结构健康监测系统,为了提高结构损伤识别的正确率,提出了一种基于D-S证据理论的动静态指标融合的结构损伤识别方法。根据结构静态测试和动态测试得到的响应,分别构造用于结构损伤识别的静态指标和动态指标,然后将二者在基于D-S证据理论基础上进行数据融合,最后对结构的损伤作出识别。新方法充分融合了静态响应和动态响应中包含的结构损伤信息,具有抗干扰能力强、识别精度高等优点,较之单独使用静态和动态信息进行损伤识别更具优势。为了验证文中所提方法的有效性和可行性,对一个简支梁进行单损伤和多损伤模拟研究,同时考虑环境噪声影响,并与单一指标识别结果进行对比,结果表明所提方法有效且识别精度较高。