基于小生境完全属性-值空间树的属性序约简优化算法

为了克服传统粗糙集属性约简方法求解效率不高,且难以搜索出满足用户需求的最优属性约简集的问题,提出了一种属性序约简优化算法。该算法基于决策表的完全属性-值空间树结构,在属性约简空间自适应构造小生境超球面邻域半径,并进行约简树的生成、剪枝、约简及动态优化等,快速找到满足用户需求的最优属性序约简集。相关仿真实验表明该算法在保证收敛速度的同时具有较强的属性约简优化性能,是一种能满足用户需求的高效属性序约简算法。

用智能规划解空间树法生成测试数据

讨论了软件测试中常用的两因素组合覆盖测试方法。针对该方法求解困难,并考虑系统中各种因素以及因素间的制约关系对解空间树法生成测试数据产生的影响,提出了采用基于智能规划的解空间树法来生成测试数据。该方法将所有的可用测试数据生成为一棵解空间树,通过搜索找到一条从根节点到叶节点的路径即一条测试数据。实验结果表明,该方法可以更好地生成覆盖面大且规模较小的测试用例集,实现对测试参数的两因素组合覆盖,从而解决了传统解空间树法由于不考虑参数间的制约关系而无法求得最简测试数据集或得到的数据集不完全的问题。将该数据生成方法应用于空间相机软件测试中提高了生成有效测试用例的效率和准确度,对测试起到了很好的指导作用。

基于随机空间树的数据流异常检测算法

针对现有的数据流异常检测算法的不足,提出一种基于随机空间树的数据流异常检测算法。采取统计策略对数据流特征范围进行估计,分割得到多棵随机空间树(RS-Tree),形成RS森林(RS-Forest);RS-Forest采用单窗口策略对数据流进行处理,通过打分和模型更新来实现异常检测;针对实例落入的树节点,定义了分段恒定密度,求取密度估计值相对于森林中所有树的平均值,将其作为数据流中每个新来实例的得分,利用相对于森林中所有树的平均得分对每个新来实例进行排序;窗口满后采用对偶式节点剖度技术进行模型更新,利用采集来的节点尺寸信息对下一轮到达窗口的数据进行打分。利用多种基准数据集进行仿真实验,仿真结果表明,RS-Forest算法在大部分数据集下的AUC得分和运行时间性能优于当前其它基准算法。

求网络总可靠度的状态空间树法和精确分解算法

本文提出了求通信网络总可靠度的状态空间树法。它直接产生网络图的一个不交化树多层多项式,优点是计算量较小[计算时间复杂度为0(?),(?)为边数,n_1为叶数],所得表达式较短。在此基础上应用超图理论提出了求通信网络总可靠度的精确分解算法。用它进行网络图的m次分解,一台计算机所能计算的通信网络规模可以扩大m倍。

求符号系统函数的新算法——状态空间树法

应用LIFO分支-定界搜索法和状态空间树概念,提出了求符号行列式的新算法SSTMSD——行列式的状态空间树法(它是Minty算法的发展和改进);根据它并应用变形图概念提出了求符号系统函数的新算珐SSTMSF——系联函数的状态空间树法。

基于空间树的六自由度空间模型研究

根据空间节点之间的铰链关系,提出了基于空间树的六自由度空间模型。根据运动学规律和方向余弦阵变换,给出空间节点的空间状态自动外推计算公式和相对空间状态计算公式,分析了计算复杂性。采用面向对象方法和标准C++语言设计和实现了基于空间树的六自由度空间模型软件,通过具体计算实例进行了分析验证。

基于最优解空间树的SCPI解析器设计

提出一种基于解空间树的通用SCP I命令解析器实现方案。先将SCPI命令集标识成一棵解空间树，给树中每个节点赋予不同的属性。进行命令解析时，采用贪心算法，搜索解空间树的路径，寻找最优的匹配解。试验证明针对SCPI规范的各种等效变种命令，该算法具有非常好的普适性。

基于空间故障树理论的系统可靠性评估方法研究

为了研究可靠性对工作环境变化敏感的一类系统,利用空间故障树SFT的思想和方法,并结合T-S模糊故障树和贝叶斯网络,建立了一种系统可靠性评估方法。总结了T-S模糊故障树和BN网络评价系统可靠性时存在的问题,并在所提出的方法中予以解决。方法中将事件的故障状态划分为：无故障a、轻度故障b、严重故障c、完全故障d四种状态,分别用a,b,c,d表示。故障率为[0~30%）、[30%~60%）、[60%~85%）、[85%~100%）,并得到了划分的规则。研究了该系统在不同故障状态下的有效范围。得到了系统在不同状态之间过渡时的特征,并分析了过渡期间的可靠性对因素敏感度问题。

基于空间划分树的多目标粒子群优化算法

提出一种基于空间划分树的多目标粒子群优化算法,该算法采用网格拥挤距离与网格密度相结合的策略选取全局极值,能加速算法收敛,保持种群多样性,在提高全局极值选取准确度的同时使最终解保持了较好的分布性.

空间故障树的径集域与割集域的定义与认识

为从系统工作环境的角度分析条件因素对系统可靠性的影响,找出适合系统运行的环境条件,基于已有空间故障树的定义,提出空间故障树的径集域与割集域的定义。从关注于基本事件的组合转移到关注于系统运行条件的组合,进而达到从工作环境角度定义系统的故障情况和可靠性。以某电气系统为例,考虑使用时间t和使用温度c等2个因素,构建单一基本事件和系统的径集域、割集域和域边界。结果表明:研究区域可划分为径集域、割集域和域边界。实施合理的更换方案后的系统径集域不断扩大,割集域不断减小,所以可根据径集域占整个区域的比例判断更换方案的优劣程度。

基于R树空间索引的植保无人机与植保作业匹配算法

为了充分保障植保作业的科学分配和植保无人机资源的合理配置,设计了一套高效的植保无人机植保作业匹配算法,为用户提供无人机与植保作业的快速匹配。为适应植保作业的并发性、时效性和准确性要求高的特点,该算法基于R树空间索引技术设计,实现了植保作业的区域查询功能与智能化无人机植保作业推荐功能。无人机植保作业匹配算法允许用户在地图上搜索任意矩形范围内的植保作业,也可以根据植保无人机用户当前位置和用户偏好推荐最佳的植保作业。该文在植保无人机作业匹配算法基础之上实现了植保无人机租赁与智能化调度系统,系统测试与分析表明,基于R树的无人机植保作业匹配算法具有较高的灵活性、准确性、高效性和动态性等优势,单次R树查询服务器响应时间低于1 ms,能够实现高效且精确合理的植保作业查询与匹配。

空间故障网络及其与空间故障树的转换

空间故障树是一种研究系统可靠性与影响因素关系的理论体系,用树型结构描述元件与系统之间的可靠性关系,但实际故障发生过程是复杂的,难以表示成树型结构,而更为广泛的是网状结构。因此,尝试将空间故障树中的树型结构转换为网络结构,进而形成空间故障网络。给出空间故障网络的定义、性质及其与空间故障树的转换方法。目的是将空间故障网络转换为空间故障树,以利用空间故障树已有研究结果。给出一般结构和多向环结构的空间故障网络及其转换为空间故障树的方法,为使用空间故障树理论研究一般网络结构故障发生过程提供方法。

连续型空间故障树中因素重要度分布的定义与认知

为了解工作环境条件因素对系统故障概率的影响的特征,同时丰富连续型空间故障树(CSFT)的理论框架,提出因素重要度分布的概念。因素重要度分布从经典故障树的概率重要度发展而来,目的是研究系统所处环境因素变化导致系统可靠性变化的程度。给出元件和系统的因素重要度分布概念、公式及所需基础数据,并分析因素重要度分布的正负分布特点。使用该概念研究元件X1和系统T的因素t重要度分布和因素c重要度分布。结果表明:在不同环境中,对于因素t或c变化影响元件或系统的故障概率变化程度是不同的。因素重要度分布有效地表达了t和c对元件或系统的故障概率影响特征。

01型空间故障树的结构化表示方法

为了实现系统结构反分析的人机认知体,提出了01空间故障树的概念,以表示元件结构或因素结构两个层面上的基本事件和系统的关系.同时为了实现认知体中的数据库向知识库的转化,提出01型空间故障树的结构化表示方法,即图法和表法.具体论述了两种方法表示系统的过程.从该过程可知图法可以表示任意结构系统的01空间故障树;而表法所得结构化信息更适合于使用因素空间的相关理论进行分析.这两种结构化表示法为系统结构反分析奠定了基础.

空间故障树与因素空间融合的智能可靠性分析方法

现有系统可靠性分析方法一般具有针对性,缺乏广泛的适应性和扩展性。由于智能科学、信息科学和大数据技术的涌现和发展,使得传统可靠性分析技术难以适应新的需要。因此作者提出了空间故障树理论,目的是分析多因素影响下的系统可靠性变化特征。将空间故障树理论与因素空间理论、云模型、模糊数学及系统稳定性等相结合,使其具有智能分析和故障大数据处理能力,以满足未来技术环境下的分析要求。本文论述了空间故障树和因素空间的发展史及主要理论与功能;以及两种理论结合,描述和分析系统演化过程的可行性。研究表明,空间故障树理论具有良好的扩展性和适应性,可适应未来技术环境,也可作为系统演化过程分析的普适框架。

空间故障树与空间故障网络理论综述

为了研究多因素变化对系统可靠性的影响,在2012年提出空间故障树理论。随着研究的深入,在2015年逐渐将智能科学和大数据技术引入空间故障树,作为分析故障大数据和因素间因果逻辑关系的处理方法。进一步地,由于实际故障发生过程中事件和影响因素多是相互联系的网状结构,在空间故障树基础上提出空间故障网络理论。其主要用于描述自然灾害和人工系统故障发生过程,是研究系统故障演化过程的理论。上述理论发展可归纳为3个阶段:空间故障树基础、空间故障树改进、空间故障网络基础。通过综述形式总结并论述了以往空间故障树及空间故障网络的提出、发展过程和作用,以使读者对空间故障树和空间故障网络有一个较为全面的认识,并以此为基础在安全科学,特别是系统可靠性领域做出更大贡献。

并行R树空间索引中叶节点大小的确定方法研究

并行R树空间索引结构中叶节点的大小是影响索引效率的主要因素,其确定方法是并行R树索引结构性能优劣的关键。本文讨论并设计了一种多层并行R树空间索引结构,文中以系统的查询响应时间作为性能评估指标,给出了并行R树叶节点大小的确定方法,并通过实验验证了该方法的有效性和适用性,同时也论证了本文所设计的多层并行R树索引结构是合理的和高效的。

基于多小波域新型空间方向树的SPIHT改进算法

为了更好地利用图像多小波域系数的相似性进行编码,提出了一种基于多小波域新型空间方向树的SPIHT改进算法。在SPIHT改进算法中首先定义了一种新型空间方向树把多小波域中不同子带的相似系数和每个子带中各个子块的相似系数组织在一起,然后根据树的结构改进了算法中分裂排序过程。实验结果表明,SPIHT改进算法与原来的SPIHT算法相比,在相同的压缩比下可以获得更高的峰值信噪比。

空间数据概念树提升算法研究

本文提出了空间数据概念树提升算法,该算法对基于规则的面向属性的概念树提升算法作了改进,主要是引入可性度因子对规则进行修正,并实行主概念属性一次性泛化。整个算法无需回溯。

基于空间方向小波等级树的图像编码

本文提出了等级树集会分区算法（SPIHT）的一种改进方案，对图像的小波变换域的三个空间方向（水平、垂直和对角）上的系数构成等级树型结构，并对各空间方向等级树单独进行编码，使得在不影响恢复图像质量的情况下，进一步提高压缩比．仿真实验表明了本算法的有效性。