基于对象的扩展Petri网协同设计过程分析

针对协同设计中任务的执行流程缺乏柔性,不利于分析实际设计过程的现状,提出一种单元调用变迁对与决策变迁相集成的基于对象的扩展Petri网,扩展了Petri网的可达图以适应分析OEPNs模型.采用OEPNs中的过程网和单元网对协同设计过程建模,利用模型中的单元调用变迁对和决策变迁对过程本身和可能状态进行分析.最后与相关的研究工作进行比较并给出了结论.

     

交通诱导预测控制仿真研究

将动态交通分配实施过程纳入预测控制框架下以满足实时交通诱导的目的,提出一种交通诱导预测控制算法．该算法是在滚动时域基础上进行的,包括实时交通分配、交通流模拟运行及评价以及进化最佳路径３ 个重要环节．仿真结果表明,交通诱导预测控制是一种良好的计算机控制方法学,其优化过程预先考虑了目前交通分配对未来路网的影响,因而可有效地防范交通拥堵,实现考虑反馈的路网交通流实时分配优化,同时为出行者提供最佳路径．

     

灰色随机多准则决策的优劣势排序法

针对准则值具有灰色性和随机性两种信息不确定的多准则决策问题,提出一种灰色随机多准则决策方法.通过对灰数与白数比较的定义,将随机支配规则推广到对灰色随机变量型准则值的处理中,得出方案之间的随机支配关系;利用一般性准则对该随机支配关系进行转换,构建出优势矩阵和劣势矩阵,得出每一方案的优势流和劣势流,进而确定出方案的排序.最后通过算例说明了所提出方法的可行性和有效性.

     

一类新的粒子群算法

提出一种新的模糊粒子群优化算法---收敛模糊粒子群优化算法.重点研究了收敛因子的确定和模糊隶属度函数的选择对算法性能的影响.在考虑计算效率的同时,提高了算法的精度.利用4个基准函数测试了收敛模糊粒子群优化算法的性能,并与模糊粒子群优化算法$收敛粒子群优化算法以及基本粒子群优化算法进行了对比.实验结果表明#新算法具有很好的性能.

     

冗余系统的生存能力分析与评估

立足于任务这个高层次的用户需求,通过对系统持续执行任务能力的参数分析,给出了应用美国工业界武器系统效能委员会（ＷＳＥＩＡＣ）提出的效能评估方法来分析和评价系统生存能力的方法．在此基础上,针对应用广泛的犽／犖热备份冗余结构,给出了具体系统生存能力的分析和评估方法．仿真实验表明,该分析方法有助于分析冗余技术对生存能力的影响,以便系统设计者合理应用冗余技术,在有限的资源下尽可能增强系统的生存能力．

     

云决策分析方法

提出一种基于不确定性人工智能的决策分析方法.该方法利用云理论中的云变换和概念提升方法来刻画属性因素的概念云模型,并对每个因素都分配相应的云权重;使用X-条件云和极大判定法,找出每个因素的最佳评判语言云模型;让云权重参与综合评判,最终通过云计算得到基于云滴分布的综合评价结果.实验结果表明,与传统的模糊决策分析相比,它更具有易理解性,广普适性和高准确性等特点.

     

基于Agent的分形供应链自适应协同计算

应用分形、智能Ａｇｅｎｔ和神经网络自适应控制技术,研究分形供应链适应环境变化的结构模式和策略模式．探讨了分形供应链Ａｇｅｎｔ关联结构,提出了分形供应链双层自适应协同计算模式,论述了资源Ａｇｅｎｔ,信息协调Ａｇｅｎｔ,人机交互Ａｇｅｎｔ和领域计算Ａｇｅｎｔ之间的相互作用关系．以一个分形模块的策略协同为分析对象,研究了领
域单元的自适应协同计算模式,分析了分形模块的成本模型,并对基于Ａｇｅｎｔ交互的神经网络模型部分进行了算例仿真．

     

实现兼类样本类增量学习的一种算法

针对兼类样本,提出一种类增量学习算法.利用超球支持向量机,对每类样本求得一个能包围该类尽可能多样本的最小超球,使各类样本之间通过超球隔开.增量学习时"对新增样本以及旧样本集中的支持向量和超球附近的非支持向量进行训练,使得算法在很小的空间代价下实现兼类样本类增量学习.分类过程中,根据待分类样本到各超球球心的距离判定其所属类别.实验结果表明,该算法具有较快的训练,分类速度和较高的分类精度.

     

双目立体匹配算法的研究与进展

立体匹配一直是计算机视觉领域的一个中心研究问题.首先综合介绍了立体匹配算法的研究概况,论述了双目立体匹配算法中各种约束的核心概念和适用范围;然后重点归纳分析了立体匹配算法的分类及其发展过程中的各种演化算法,对其关键技术进行了剖析和比较,并总结了目前存在的主要难题和可能的解决途径;最后对该领域存在的问题和技术发展趋势进行了分析和讨论.

     

适应性粒子群寻优算法Ⅱ

适应性粒子群寻优算法Ⅰ(APSO-Ⅰ)是在有序的决策中始终引入随机的,不可预测的决定.为解决APSO-Ⅰ算法收敛深度不够的问题,提出适应性粒子群寻优第Ⅱ代算法(APSO-Ⅱ).APSO-Ⅱ算法是将有序(标准PSO粒子群寻优)和无序(自适应寻优)进行适当的分离,以发挥各自的优势.在自适应寻优阶段,通过在最优粒子邻域空间探寻更优化的解,一但新的优化解被发掘,便利用标准PSO快速寻优.典型复杂函数优化的仿真结果表明,APSO-Ⅱ在收敛速度和收敛深度上均优于DPSO(耗散型PSO),HPSO(自适应层次PSO),AEPSO(自适应逃逸PSO)和APSO-Ⅰ.

     

时序数据的动态有界符号化方法

提出了一种时序符号化方法. 根据数据集极值来确定最佳字符集及时序数据的划分基准,通过估算最大压缩比来指导降维,从而实现了与SAX 同样的符号化时序转换和相同的距离计算方式 .与 SAX不同的是,该时序符号化方法可以有效防止极值信息的丢失,因而在一些与极值相关的时序分析中有出色的表现.

     

基于区间数的多目标灰色局势决策模型

基于区间数的距离和灰熵分析,将灰色局势决策拓展到决策信息为区间数的情况,给出了灰色局势决策目标权重的优化方法.考虑各局势的效果测度与正理想效果值的接近性以及目标权重本身的不确定性,建立了多目标优化模型,利用拉格朗日乘子法求解该模型,得到了灰色局势决策的目标权重表达式.利用区间数的可能度对每个事件的局势进行排序,进一步完善了传统的灰色局势决策理论.最后通过实例验证了该模型的有效性和实用性.

     

梯度微粒群优化算法及其收敛性分析

针对标准微粒群优化算法微粒运动轨迹的收敛性进行了分析,给出并证明了微粒运动轨迹收敛的充分条件.提出一种简便的等高线图判别法,该方法能够通过参数的位置判断微粒轨迹是否收敛并衡量收敛速度.为提高算法的收敛速度,构造出一种梯度微粒群优化算法,给出并证明了该方法收敛的充分条件.仿真结果表明,梯度微粒群优化算法具有优良的搜索性能.

     

基于马尔可夫模型和特征融合的图像隐写分析

提出一种针对ＪＰＥＧ 图像隐写的通用隐写分析方法．根据量化后分块ＤＣＴ 系数绝对值构造水平、垂直和ｚｉｇｚａｇ方向的差分数组,利用三向差分数组马尔可夫模型挖掘量化后分块ＤＣＴ 块内邻近系数相关性,提取转移概率矩阵的特征．对三向特征加权融合后进行隐写分析,以提高分类性能．对安全性较高的ＪＰＥＧ 隐写ＯｕｔＧｕｅｓｓ和Ｆ５,在不同嵌入率下进行隐写分析．实验结果显示,引入特征融合后隐写分析的检出率明显提高．

     

基于IMM-PF的分布式估计融合算法

针对基于扩展卡尔曼滤波的估计融合算法存在线性化误差,且受高斯噪声假设限制的问题,提出一种基于交互式多模型粒子滤波(IMM-PF)的分布式多传感器估计融合算法.各传感器节点采用IMM-PF算法,以便在非线性,非高斯条件下稳健地跟踪机动目标;融合中心则采用基于粒子滤波(PF)的分布式融合方法进行全局估计融合.该算法适用于非线性,非高斯条件下的多传感器状态估计.仿真结果表明,该算法能够提高多传感器系统状态估计的精度.

     

一种新的快速模糊规则提取方法

提出一种高效的规则提取算法,采用熵测量改进Chi-merge特征区间离散化方法,模糊划分输入空间.先为每个数据生成单条规则,再聚集相同前项的单条规则产生带概率属性的分类规则.提取的规则无需任何调整,应用模糊推理便可获得较理想的分类效果,同时支持增量式规则更新.最后给出了新方法的性能测试结果.

     

基于PSR模型的规划算法

提出一种基于PSR模型的规划算法.首先提出了状态经历的概念与发现方法,并进一步用此概念来描述系统的PSR状态.在此基础上,讨论了如何用判别分析方法,确定任意经历下的PSR状态以及如何在该过程中同时获取系统的PSR模型.从而可引入Q学习算法,用于决策当前的最优策略.算法被应用于一些标准的POMDP问题,实验结果验证了所提方法的有效性.

     

离散线性信息融合最优跟踪控制

提出一种有限时间离散线性最优跟踪控制问题的新解法---信息融合估计解法.基于信息融合估计理论,推导出协状态融合滤波方程和控制量融合估计值,由此获得最优融合控制律及二次性能指标最小值.从理论上证明了信息融合估计解法与传统解法的等同性.从信息融合的角度建立了有限时间离散线性最优跟踪控制系统,从而统一了最优控制问题和最优估计问题.电机系统的控制仿真结果验证了该解法的有效性以及与传统解法的等同性.

     

基于无约束优化的非线性支持向量回归

提出利用牛顿法以及共轭梯度法解决非线性支持向量回归学习问题,不仅可以加速模型选择的过程,而且能够提高训练速度.将该方法应用于煤气炉数据集建模以及Mackey-Glass混沌时间序列预测,仿真结果表明了该方法的有效性.

     

免疫调度算法综述

调度问题在科学和工程中广泛存在且难以求解,人们一直寻求先进的调度算法来解决这一问题．基于生物免疫系统的计算智能发展迅速,并很快被应用于调度问题,体现了其解决调度问题的优势和特色．对此,综述了国内外免疫调度理论和算法的研究现状,介绍了基于克隆选择、免疫网络、疫苗接种等原理的调度算法,并将其按免疫机理、优化目标以及解决的问题进行分类．最后给出了免疫调度算法在各领域中的应用及其未来研究展望．