一种快速分层递阶DSmT近似推理融合方法(A)

本文提出了一种分层递阶的DSmT快速近似推理融合方法,该方法针对超幂集空间中仅单子焦元具有信度赋值的情况,利用二叉树或三叉树分组技术对其刚性分组,与此同时,对每个信息源对应的各个分组焦元进行信度赋值求和,以便实现细粒度超幂集空间向粗粒度超幂集空间映射.然后运用DSmT组合规则和比例冲突分配规则对粗化超幂集空间的两个信息源进行融合,保存该融合结果作为父子之间节点连接权值,然后对每个分组焦元信度赋值归一化处理,通过设定树的深度,来确定分层递阶的次数.最后通过从多个角度比较新、老方法,从而充分地验证了新方法的优越性.

面向低碳化设计的复杂装备碳排放分层递阶模型

为支持复杂装备的低碳化设计,分析了复杂装备生产过程中的碳排放环节,提出了这类碳排放的描述方法。通过追踪零部件各生产环节中的碳排放,用基础零部件的工艺过程信息来描述其碳排放信息,构建了面向生产过程的基础碳排放库。利用功能分解树映射结构形成产品结构的分层递阶划分,并通过结构的逐层搭建及碳排放信息的逐层提取,自底向上地构建了产品的碳排放分层递阶模型。重点分析了该模型在锻压机设计中的应用,搭建了锻压机低碳化设计平台,通过对产品的碳排放分层描述,准确定位各层高碳排零部件,为低碳优化设计提供实际指导。

两相邻路口信号的分层递阶模糊控制

先对两相邻路口建立了几何模型 ,然后设计了两相邻路口的分层递阶结构 ,并对该结构进行简化 ,在此基础上提出了两相邻路口分层递阶的模糊控制方式 ,最后用仿真软件验证了该算法的可行性。

一种快速分层递阶DSmT近似推理融合方法(B)

针对Dezert-Smarandache Theory(DSmT),随着鉴别框架中焦元数目的增多,其组合推理运算成指数增长,已成为制约该理论广泛应用与发展的瓶颈问题.为了解决这个难题,本文在进一步深入研究仅单子焦元赋值几个关键问题的基础上,主要针对超幂集空间中部分单子和冲突焦元具有信度赋值的情况,通过比例分配原则,把冲突焦元的信度赋值分配到相应的单子焦元上,然后根据仅单子焦元情形下的近似推理方法进行处理,即利用二叉树分组技术对单子焦元进行刚性分组,实现细粒度超幂集空间向粗粒度超幂集空间映射.最后通过从计算效率、信息损失和相似度的角度分别比较新、老方法,比较结果充分地验证了新方法的优越性.

粗糙集理论的分层递阶约简算法及其信息理论基础

本文模拟人类认知的分层递阶原则,提出一种粗糙集理论的分层递阶约简算法.该算法首先将信息系统或决策系统的知识在由部分属性所构成的多种层次和多种粒度上表示出来,然后分别对各个属性层次进行递阶约简.因此,该算法具有较强的实用性和较好的动态特性,并且能并行运算.同时,本文从信息理论的角度证明了分层递阶约简的理论基础.文章的最后将该算法应用于某水泥窑炉控制决策的获取中,证实了其有效性.

城市电网自愈控制的分层递阶体系结构

为实现城市电网的自愈控制,基于分层递阶控制理论和智能体群体系统理论,根据城市电网及其运行模式特点,提出了基于智能体群体系统的城市电网自愈控制分层递阶结构。详细设计了各级智能体结构,对典型城市电网的试验表明,该体系结构能够满足城市电网自愈控制对全局协调控制和局部快速响应的需求。

基于粗糙集理论和BP神经网络的分层递阶分类算法

根据分层递阶的原则 ,提出一种将粗糙集理论与 BP神经网络相结合的分类算法。该算法分别用粗糙集理论和 BP神经网络处理决策表中的离散属性和连续属性 ,可以避免对象连续属性离散化中产生不确定的情况。同时 ,粗糙集对于决策表噪声比较敏感 ,BP神经网络可以克服这个缺点。最后 ,对 3个公共数据库的测试验证了该分类算法的有效性。

一类非最小相位系统分层递阶多模型解耦控制器

针对多模型控制方法中模型数目巨大,计算时间长等问题,提出了分层递阶结构多模型自适应前馈解耦控制器.该控制器中固定模型集采用分层递阶结构,基于切换准则逐层搜索最优模型,动态构造下一层固定模型集实现完全覆盖.最后一层添加自适应模型消除稳态误差.针对非最小相位系统,将系统的耦合作用视为可测干扰,采用前馈方法予以消除.最后给出全局收敛性分析.仿真结果表明,与常规多模型控制方法相比,极大地减少了固定模型的数量.而当模型数目相同时,系统的暂态响应、解耦效果得到极大改善.

针对信息系统不完备性的粗糙集分层递阶约简

提出一种针对不完备信息系统的粗糙集分层递阶约简。该约简可以将信息系统中所有属性构成的单层知识表示变为符合人类认知习惯的部分属性所构成的多层知识表示。同时，分层递阶约简提高了粗糙集约简速度。无论是分层递阶约简，还是所得的分层递阶简约，都适用于实际问题。

分层递阶多信号建模算法

多信号模型是一种可应用于大型复杂系统的建模方法。针对大型复杂系统由于依赖关系难以获得而导致建模困难的特点,提出了一种分层递阶建立多信号模型的算法:在已知复杂系统底层各个模块的多信号模型基础上,首先分别计算各底层模块的可达性矩阵,然后将可达性逐层向上合并,最后再根据各层的可达性进行D矩阵合并,从而最终得到系统级D矩阵。该算法避免针对复杂系统直接讨论故障与测试的依赖关系,从而大大降低了系统级多信号建模的难度。最后进行了建模实例分析,并搭建真实电路进行模型验证,验证结果表明了算法的有效性和可行性。该算法有望提高复杂系统多信号模型的建模效率,对于进一步研究基于多信号模型的复杂系统的测试与诊断具有重要的指导意义。

基于IDEF的分层递阶工艺成熟度建模技术及应用

根据产品开发过程中存在的产品设计和工艺设计并行性,以及产品设计信息由粗渐细的递进规律,将产品工艺设计过程划分为概要工艺层、初步工艺层、详细工艺层和改进工艺层。利用集成定义建模理论对各层主要工艺活动进行建模,构建出四梯级的分层递阶工艺成熟度模型。针对概要工艺层的信息粗粒度,提出基于主要产品特征的成熟度评估,而对于信息细粒度的工艺改进层,则采用工艺失效知识进行工艺成熟度评估。所提方法在某汽车零配件产品工艺设计中得到应用验证,有助于工艺设计阶段的前移和制造可靠性的提高。

多模型分层递阶自适应前馈解耦控制器

针对参数跳变系统,提出一种基于分层递阶结构的多模型自适应前馈解耦控制器.该控制器采用多模型方法来提高系统的暂态性能;采用自适应方法消除系统的稳态误差,采用分层递阶结构减少系统模型集的数量和计算时间.为了在分布式计算机集散控制系统(DCS)中得到应用,该控制器根据耦合的形成机理和DCS的结构特点,将系统变量之间的耦合作用视为可测干扰,采用前馈结构予以消除.通过加权多项式的选取,不仅实现了极点配置,而且可以动态解耦.最后给出了全局收敛性分析.仿真结果表明,与常规多模型控制方法相比,大大减少了固定模型的数量;而当模型数目相同时,系统的暂态响应、解耦效果都大为改善.

基于变精度粗糙集的改模知识分层递阶归纳

应用基本粗糙集理论对改模方案进行改模知识归纳可以得到改模决策规则集。为解决其规则集规模大、实用性不强的问题,提出了一种基于变精度粗糙集的改模知识分层递阶归纳方法。首先,在研究改模知识的分层递阶层次表达模型的基础上,给出改模方案特征值具体化、完备化和层次化方法,并据此构建了基于分层递阶的改模方案特征决策表集;其次,在特征约简过程中,引入分类质量/误差矩阵,通过基于变精度粗糙集的改模方案特征层次约简,得到符合用户分类质量要求的核心特征集;然后,进一步利用基于分层递阶的规则层次生成和知识获取方法,得到规模小且实用性强的规则集;最后,通过实例验证了该方法的实用性和有效性。

基于可扩展端口技术的实时领域分层递阶建模方法

在采用模型驱动的开发(MDD)方法对复杂实时系统进行建模设计时,单层的建模方法难以完成对控制系统的清晰和完整描述。针对上述问题提出了一种分层递阶机制的实时多层建模方法,该方法使用可扩展输入端口和输出端口对现有元模型技术进行扩展,采用可扩展标记语言(XML)实现端口的描述,利用基于信道的端口消息传递机制完成不同层模型之间通信。实际实时控制系统建模结果表明,与单层模型相比,分层递阶的建模方法能够有效实现模型驱动设计方法在实时领域内对并行多任务和复杂交互行为的描述,从而提高实时领域模型的可读性和可复用性。

多模型自适应控制的分层递阶构造与覆盖性质分析

针对一类非最小相位系统,设计一种多模型自适应控制器.该控制器由固定控制器模型、常规自适应模型和可重新赋值自适应模型构成.固定控制器模型采用分层递阶结构用来减少模型集的数目,根据切换指标选出的上一层最优控制器,动态设计本层固定控制器模型实现对其参数变化范围的覆盖.该控制器采用直接自适应算法,通过加权多项式的选取,消除了稳态误差.文末对系统的覆盖性、模型数目等进行了分析.仿真结果表明当采用相同数目的模型时,其控制效果明显优于常规多模型控制器.

基于分层递阶粒度聚类法的空气质量评价

针对气候变化与空气质量评价问题,考虑到空气质量数据具有复杂、不确定、不完备、海量高维的特点,提出基于分层递阶商空间的粒度聚类分析法。利用分层递阶模型,通过属性函数对原问题的论域进行划分,获得问题求解的不同层次粒度空间,可以将不确定信息转换成确定性信息,降低问题复杂性,易推广至高维海量数据分析中。宣城市空气质量评价实验结果表明,这种方法能很好地反映该市空气质量的日变化和季节变化,进一步验证了其有效性。

定性空间推理的分层递阶框架

定性空间推理是定性推理和空间推理的重要组成部分 .拓扑和形状是定性空间推理研究的关键问题 .针对定性空间推理已有一般框架存在的问题 ,提出了定性空间推理的分层递阶框架 ,并结合拓扑和形状方面的定性空间推理研究工作阐述了所提出的框架的有效性和合理性 .最后总结了分层递阶框架的要点并提出了基于该框架的进一步研究工作 .

基于仿人分层递阶智能控制的复杂大延时锅炉水磷酸盐处理系统研究

火电厂锅炉水协调 PH-磷酸盐处理的调节机理复杂 ,具有大延时和非线性的特点 .根据被控对象的不同情况 ,分别采用专家控制、模糊控制和增益自适应内模 IMC- PID控制 ,提出了一套基于仿人分层递阶智能控制方案 ,并说明了其工程实现方法 .

工业加热炉的基于内模的分层递阶智能控制

针对加热炉的传统串级比值控制抗干扰能力不足,设计了基于内模的鲁棒性主回路控制器；对于加热炉的燃烧工况做了深入分析,指出燃烧过程存在两种异常工况。在两种异常工况下,常规串级比值控制必然使系统失去稳定,从而界定了串级比值控制结构控制能力的极限。针对此问题,增加了控制器的稳定性智能监督和智能优化层,构造了基于内模的分层递阶智能控制器。实际投运结果表明,这种分层递阶控制很好地解决了加热炉这种复杂的工业过程的控制,实现了加热炉平稳,经济燃烧。

机械产品布局设计的分层递阶求解模型

采用自上而下的设计思想 ,提出将布局约束分为部件级、零件级和特征级的由整体到局部进行分层表达的思想 ,并据此建立布局设计的分层递阶求解模型。