复杂不确定系统可靠性分析的贝叶斯网络方法

针对结构复杂、实验样本有限、可靠性数据不足等因素导致的复杂多态系统可靠性分析不确定性问题,将模糊数学和灰色系统理论引入贝叶斯网络模型中,提出一种基于不确定隶属度函数和区间特征量的复杂不确定系统可靠性分析方法。用含变量的隶属度函数来表征组件故障状态,有效地避免了人为主观因素对隶属度函数选择的影响,解决了组件和系统的故障状态难以准确界定的问题;用区间灰数描述条件概率表中的确定值,表达组件和系统间不确定的故障逻辑关系;构建出系统可靠性特征量的参数规划模型,以区间的形式表示系统可靠性特征量。将所提方法应用到卫星推进系统的可靠性分析中,研究结果表明,该方法能够有效分析模糊不确定条件下的系统可靠性和组件重要度,且计算量可控,是一种有效的复杂不确定系统可靠性分析方法。

大型玻璃钢制品不确定信息复杂系统预报的比较函数解法

本文介绍差异比较理论在工程 (泛指 )设计与实验中应用的一种方法。该法采用实体实验与理论比较、分析与综合 ,探求非线性复杂系统、差异模糊和不确定信息情况。我们称它谓非线性比较实验函数法 ,它是差异论[1～ 3 ] 中的差异模糊比较理论 ,也可称为差异模糊比较函数法 ,简称比较函数法。实践证明这是一种求解复杂问题的科学、实用、有效的方法。它简单、方便、便于掌握和推广。

人工免疫系统在复杂系统免疫辨识中的应用

在复杂系统免疫辨识中 ,采用遗传算法在线搜索合适的构件 ,组合实时可变模型用于补偿系统的扰动偏差 ,当构件种类较多 ,构件数目较大时 ,可变模型的搜索空间维数较高 ,搜索时间较长 .缩短搜索时间的有效方法之一是降低搜索空间的维数 .免疫系统利用抗体识别球 ,在近似抗体的基础上寻找匹配抗体 ,可以获得较多的有用基因 ,有效降低抗体搜索空间的维数 ,从而获得较快的抗体搜索速度 .根据这一原理 ,提出一种基于人工免疫系统的降维方法 ,通过抗体识别球网络的构造和训练 ,对可变模型构件组合的特征加以概括和记忆 ,用以指导产生高效的遗传初始种群 .