基于GA-BP网络的工程兵桥梁爆破方案评估模型

工程兵地爆分队对桥梁实施爆破过程复杂,所受影响因素多,爆破方案难以确定,为了更好的解决这一问题,构建了以爆破目标、爆破实施人员、爆破工具器材为主的桥梁爆破方案评估指标体系,并给出了基于GA—BP神经网络模型来研究桥梁爆破方案评估的方法,确立了GA—BP网络桥梁爆破方案评估模型。以工程兵某部执行桥梁爆破任务为例进行实例验证,采用该网络模型能够快速对待选方案进行较准确的评估,并筛选出较好的方案。结果表明该网络模型具有很强的可行性和有效性。最后给出了工程兵增强爆破作业效果的建议。     

基于 GA-BP 网络的工程兵桥梁爆破方案评估模型

工程兵地爆分队对桥梁实施爆破过程复杂,所受影响因素多,爆破方案难以确定,为了更好的解决这一问题,构建了以爆破目标、爆破实施人员、爆破工具器材为主的桥梁爆破方案评估指标体系,并给出了基于 GA-BP 神经网络模型来研究桥梁爆破方案评估的方法,确立了 GA-BP 网络桥梁爆破方案评估模型.以工程兵某部执行桥梁爆破任务为例进行实例验证,采用该网络模型能够快速对待选方案进行较准确的评估,并筛选出较好的方案.结果表明该网络模型具有很强的可行性和有效性.最后给出了工程兵增强爆破作业效果的建议     

基于BP神经网络的工程兵桥梁爆破方案评估模型

工程兵桥梁爆破属特种作业,专业性强,爆破方案的优劣难以评估,针对此问题,文章在对工程兵桥梁爆破影响因素分析基础上,构建了以爆破人员、爆破目标、爆破工具为主的桥梁爆破方案评估指标体系,并研究了军用桥梁爆破方案评估方法,确立了基于BP神经网络的军用桥梁爆破方案评估模型.最后以某工程兵地爆分队执行军用桥梁爆破任务为例,基于相关训练数据对待选方案进行了评估,验证了模型的有效性.     

基于模糊理论的多属性航空安全风险评估

在对航空安全风险因素从重要度、危害度、难检度和可能度4维属性划分的基础上,利用模糊理论、欧几里得距离公式和FMECA原理,建立了多属性风险因素的风险评估模型。通过专家问卷和对航空安全风险因素辨识,利用该模型对航空安全风险进行了评估,得到了各项风险因素的关键性指数排序;并对该风险评估模型进行了敏感度分析。该模型结构简单,意义明确,可直接用来指导安全管理工作。     

Web服务组合的可靠性动态评估模型*

为了合理、高效、动态地评估Web服务组合的可靠性,为服务请求者提供高质量的组合服务,提出了一个Web服务组合的可靠性动态评估模型。该模型对服务提供者发布至UDDI注册中心的Web服务进行语义预先处理,根据语义Web服务间的逻辑组合关系,基于预推理技术构造Web服务的自动组合框架,提出了Web服务的自动组合算法,建立Web服务组合方案的路径结构;利用随机Petri网对满足服务请求者需求的服务组合路径结构进行可靠性建模,结合在线获取的Web服务可靠性信息,对Web服务组合的可靠性进行动态评估。实验示例结果分析表明,提出的模型能确保Web服务组合方案的有效性和提高服务组合的效率,对Web服务组合的可靠性评估具有较强动态性和灵活适应性。     

基于DEA的信息系统维修资源优化配置研究

介绍了通过投影调整模型对数据包络分析法的应用优势,利用数据包络分析法中的C2R模型和C2GS2模型对维修资源配置方案进行评估。通过MATLAB软件计算可以有效评价各个方案的规模效益和技术有效性,分析并查找各个方案的非DEA有效的影响因素,最后各方案的评价要素进行优化,从而使方案优化合理,提高维修资源的配置效益。     

基于蒙特卡洛法的保障方案评估研究

为保证经费使用效益，针对目前装备保障缺乏有效的评估方法，且制定保障方案时随意性较大的问题，提出了一种基于蒙特卡洛法的装备保障方案评估方法。根据现有装备保障的运行体制和机制，通过构建装备保障评估仿真模型，建立相对应的预防性维修过程子模型、修复性维修过程子模型和保障资源配置子模型，计算出基于现有保障方案的优化费效曲线及相关参数。通过某型飞机的保障方案实际计算，该方法能够对保障方案的备件、资源、设备利用率等方面进行评估，为任务执行前的保障方案评估提供了有效手段。提出的模型和软件能为装备保障人员提供有力的决策支持。     

云计算环境下基于信任属性的混合信任评估模型

针对用户如何选择安全可信的云服务提供商的问题,提出了基于信任属性的混合信任评估模型。该模型利用"硬"信任属性对云平台的安全能力进行评估,用"软"信任机制对云服务提供商行为的信任度进行评估,并建立信任衰减监控机制。实验结果表明,该模型的评估结果更贴近云服务提供商的真实信任度。     

基于多目标决策的维修分队抽组优化模型

针对解决从多个维修分队中派出最佳维修分队进行产品维修的问题，从运筹学的角度出发，抽象提取出影响抽组优化的要素，研究并提出了利用多目标决策理论解决维修分队抽组优化问题的方法，给出了相应的抽组优化模型，阐述了具体演算过程。     

基于模糊理论的Web服务信任评估模型

针对Web服务环境的开放性、欺骗性和不确定性等特征,提出一种基于模糊理论的Web服务信任评估模型——WSTrustM。该模型采用模糊理论的方法对信任度进行度量并对信任评估因素进行组合权重分配,利用模糊集合理论的隶属度概念对实体之间的信任关系进行等级划分。仿真实验结果证明,该模型在Web服务信任评估方面更加准确,可以降低交互风险、保证交互的成功率。     

飞机多疲劳结构动态成组维修决策优化方法

以多个疲劳结构组成的飞机为对象,针对此类系统存在的维护困难、停机成本大等特点,研究多疲劳结构动态成组维修优化问题.在充分考虑结构停机维修用时以及多个疲劳结构之间维修相关性对于飞机使用率和维修费用的影响下,以维修费用和使用率为优化目标,以可靠度为约束,建立多疲劳结构动态成组维修决策优化模型.考虑飞机工作环境的严酷性和动态性,基于滚动时间轴模型,提出多疲劳结构动态成组维修决策优化方法.为了充分利用传感器获得的实时状态信息降低结构服役过程中损伤不确定性对维修计划制定的影响,并使维修计划能够适应复杂多变的动态环境,当每执行完一次停机维修活动或出现新的结构状态信息时,通过将维修决策时间窗口进行不断的滚动,使维修计划能够自适应地动态调整,达到无限规划周期的效果.     

Exploiting early sorting and early partitioning for decision support query processing

Decision support queries typically involve several joins, a grouping with aggregation, and/or sorting of the result tuples. We propose two new classes of query evaluation algorithms that can be used to speed up the execution of such queries. The algorithms are based on (1) early sorting and (2) early partitioning– or a combination of both. The idea is to push the sorting and/or the partitioning to the leaves, i.e., the base relations, of the query evaluation plans (QEPs) and thereby avoid sorting or partitioning large intermediate results generated by the joins. Both early sorting and early partitioning are used in combination with hash-based algorithms for evaluating the join(s) and the grouping. To enable early sorting, the sort order generated at an early stage of the QEP is retained through an arbitrary number of so-called order-preserving hash joins. To make early partitioning applicable to a large class of decision support queries, we generalize the so-called hash teams proposed by Graefe et al. [GBC98]. Hash teams allow to perform several hash-based operations (join and grouping) on the same attribute in one pass without repartitioning intermediate results. Our generalization consists of indirectly partitioning the input data. Indirect partitioning means partitioning the input data on an attribute that is not directly needed for the next hash-based operation, and it involves the construction of bitmaps to approximate the partitioning for the attribute that is needed in the next hash-based operation. Our performance experiments show that such QEPs based on early sorting, early partitioning, or both in combination perform significantly better than conventional strategies for many common classes of decision support queries. Received April 4, 2000 / Accepted June 23, 2000     

Maintenance Scheduling Optimization in a Multiple Production Line Considering Human Error

An analytical multiobjective maintenance planning model that maximizes reliability while minimizing cost and human error is proposed. In order to incorporate human error, the model minimizes the maximum human error over the planning horizon. Human Error Assessment and Reduction Technique (HEART) is used to quantify the human error. Maintenance activities include adjustment and replacement activities, in which each of them consumes a certain amount of human resource, spare parts, and budget and brings about a specified level of reliability and human error. Economic dependence is also considered, in which grouping maintenance activities reduces total cost. However, this may increase human error probability due to operator fatigue or time pressure. The main purpose is to investigate the relationship between human factors and maintenance activities to find the preferred maintenance plan. A multiple production line is considered as a case study. A sensitivity analysis is performed, and the effects of grouping and human factors on the preferred maintenance plan are discussed. It is shown how human proficiency may affect reliability and cost.     

基于相似度动态修正的冲突证据组合方法

针对信息融合中冲突证据组合时易出现的一般冲突、一票否决和鲁棒性等常见问题,有两类改进策略:一类修改DS(Dempster-Shafer)组合规则,另一类修改证据源模型.提出一种基于封闭世界的修改模型方法.引入Jousselme距离函数来量化焦元属性及证据之间的相互关联性,进而计算各证据的支持度.对证据支持度进行加权平均后得到参考证据,利用该参考证据对各原始证据进行不确定性判定,获得各原始证据与参考证据之间的大小相似度和方向相似度.在此基础上建立一个相似度动态修正模型,利用DS组合规则进行证据组合,对动态修正模型的多组组合结果求平均作为最终结果.通过仿真实验验证所提出方法的有效性和合理性.     

基于CHC遗传模型的数量属性模糊划分

提出一种基于跨世代异物种重组大变异遗传模型的数量属性模糊划分方法,采用实数编码和PNX交叉算子,通过设定阈值重新初始化算子,以模糊1-频繁项的支持度、三角形隶属度函数对数量属性取值范围的覆盖率以及隶属度函数间的重叠度为优化目标,通过遗传进化自动确定数量属性的模糊划分区间。实验结果表明该方法缩短了进化所需时间,所得最优个体的适应度值较高。     

一种新的信息系统三角模糊自适应评价模型

目前的信息系统评价模型采用通用评价因子来评价不同领域中的系统,不能全面衡量不同信息系统的质量。提出了新的评价模型使用了动态制定不同领域的评价因子,同时提出了一种带有模糊评判调节因子的NTFAHP法,并对模糊综合评价方法进行了改进,将两者相结合,建立了适应现代信息系统的新评价算法。设计了该评价模型的原型系统,利用原型系统实施工程实例的可计算化评价,其实验结果的准确性、可靠性和稳定性有了明显改善和提高。     

粗糙集属性依赖度强化的应急数据挖掘模型

在粗糙集的核心方法属性约简理论中,针对次要属性过多时属性依赖度一致引发的约简困难现象,以粗糙集属性依赖度强化为基本方法构建数据挖掘模型。模型中,计算各属性在组合中的依赖度,将组合中的依赖度合并于各属性从而强化属性依赖度。为合理化计算过程,给出一种离散化方法并构建探索模型进行实验,缩小离散量范围与属性组合范围。最后所得依赖度作为属性重要性,挖掘重要属性。实验证明,在部分地区5级以上震后经济损失影响因素分析中,比较传统属性约简,该模型可更有效地分析属性之间的重要性,解决了约简困难的问题,使用测试数据时该模型与传统方法的结果有86%的一致性。     

基于属性分组的访问控制策略检索方法

细粒度授权需要设置大量访问控制策略,由此带来了检索效率方面的问题。针对现有检索方法应用于大规模访问控制策略时检索效率低下的问题,提出了一种基于属性分组的访问控制策略检索方法,通过对策略集进行基于属性的分组而缩减策略检索的范围,从而减少不必要的计算以及比较过程,由此实现对访问控制策略的高效率检索。实验结果表明,相对于现有方法,基于属性分组的访问控制策略检索方法具有更高的检索效率。     

基于故障率修正参数的生产设备预防性维修研究

点检定修制是生产设备预防性维修的1种重要方法,是全员、全过程对设备进行动态管理的1种设备管理方法。点检定修制的核心是确定点检周期,即预防性维修周期。为此引入故障率修正参数,建立了基于单位时间净生产效益的生产设备预防性维修模型,并通过仿真的方法确立最佳预防性维修周期和维修次数,阐述了维修程度的不同对预防性维修周期的影响以及预防性维修对企业增加利润的重要性。结果表明,选择合理的故障率修正参数可以有效降低故障率,增大平均单位产值,从而为管理者制定有效的维修计划提供决策。