Lukasiewicz型直觉模糊推理的SIS算法及其连续性

直觉模糊推理的两个基本模型是intuitionistic fuzzy modus ponens(IFMP)和intuitionistic fuzzy modus tollens(IFMT).首先在剩余型直觉模糊蕴涵的框架下给出了IFMP问题及IFMT问题的SIS算法的求解原则及解的统一形式.其次利用经典模糊集之间的自然距离定义了直觉模糊集间的一种直觉模糊距离,证明了基于Lukasiewicz直觉模糊蕴涵的IFMP和IFMT问题的SIS算法关于该距离都具有连续性,从而说明Lukasiewicz型直觉模糊推理的SIS算法具有良好的鲁棒性.

模糊推理SIS算法的统一形式及其还原性

模糊推理是模糊控制的核心问题,还原性则是评价模糊推理算法好坏的重要标准之一。在正则蕴涵算子的统一框架下,给出了基于模糊推理SIS(subsethood infer subsethood)算法的模糊取式(fuzzy modus ponens,FMP)问题解的统一表达式;基于SIS算法为模糊拒取式(fuzzy modus tollens,FMT)问题提出了一种改进的求解原则,并给出了FMT问题解的统一形式;证明了SIS FMP算法和SIS FMT算法均满足无条件还原性,讨论了FMP问题及FMT问题基于SIS算法的λ-水平解。该算法将为模糊控制领域提供更多可供选择的模糊推理方法。

自然距离下L-型IFMT问题SIS算法的连续性

本文在剩余型直觉模糊蕴涵算子的统一框架下,借助直觉模糊取式(IFMT)SIS算法的统一表达式,选用自然距离作为两直觉模糊集的距离,证明了在IFMT推理的情形下SIS算法具有连续性。

平均自然距离下L-型IFMT问题SIS算法的连续性

本文选用平均自然距离作为两直觉模糊集的距离,证明了在IFMT推理的情形下SIS算法具有连续性。

模糊推理的SIS算法

模糊推理的核心问题是求解模糊取式和模糊拒取式。算法的还原性是评价模糊推理好坏的重要标准之一。现有求解模糊取式和模糊拒取式问题的算法都不满足无条件的还原性。本文提出了一种新的模糊推理算法——SIS算法,证明了SIS算法是不需要附加任何条件的还原算法,并且还讨论了SIS算法的λ水平解。此算法必将对模糊推理和模糊控制等产生较大的影响。

一种基于SIS的贝叶斯模型算法

贝叶斯动态模型及其预测理论具有广泛的应用性,如在通信,控制,人工智能,经济管理,气象预报等领域。本文简要介绍了贝叶斯动态模型,对于非线性贝叶斯动态模型提出了SIS算法及其在处理非线性模型中应用。

基于区间值模糊推理SIS算法的鲁棒性

本文首先把SIS算法与区间值模糊集相结合,提出了基于区间值模糊推理SIS算法,并给出了该算法解的表达形式。其次,提出区间值模糊集相似度的概念,并基于此研究了区间值模糊推理SIS算法的鲁棒性。结论表明在区间值模糊集上SIS算法解的相似度量的不等式定理是模糊集上SIS算法相关结论的一般形式。

基于元胞自动机和SIS传染算法的恐慌状态下行人疏散模型

为了研究人群在恐慌状态下的疏散行为特征,基于元胞自动机和SIS传染算法提出了一种用于恐慌状态下的行人疏散模型.通过场域模型给出了行人的移动收益公式,并利用SIS传染算法来研究恐慌情绪在人群中的传播规律及对疏散行为造成的影响,同时,给出了恐慌情绪量化公式.然后,通过仿真实验对疏散时间、行人密度、恐慌情绪比值和平均速度等参数进行了分析和讨论.仿真实验结果表明:行人密度与恐慌人数之间为正相关,人群到出口的距离与恐慌人数比例、恐慌因子W_p之间为正相关;恐慌情绪比值与疏散时间、恐慌因子Wp之间为负相关,人群平均速度与行人密度之间为负相关.

考虑恐慌情绪感染的CA疏散模型算法研究

为探究恐慌状态对行人疏散效率的影响,基于情绪感染等相关理论,在探讨了情绪感染影响因素的基础上,利用元胞自动机模型、A*算法和SIS算法仿真了在有障碍物的情境下恐慌情绪对行人疏散的影响关系,使用MATLAB软件建模对情绪阈值、情绪衰减速率、行人密度等重要情绪因子进行仿真模拟。结果表明:在一定程度上恐慌情绪确实影响着正常的疏散行为,疏散时间随着情绪阈值的增加而逐渐缩短直至降低到某一值后基本不变;情绪衰减速率越大,感染者越能在短时间内降低恐慌值变为易感者,情绪衰减速率也是影响疏散的关键性因素;行人密度增大,则恐慌情绪在房间内反复传播进而不断加强,恐慌值增加会导致疏散时间更长。

SI诊断算法

本文针对ＰＭＣ模型最佳设计Ｄδｔ设计的系统级诊断提出一种诊断算法，命名为ＳＩ诊断算法，该算法充分利用了Ｄδ．ｔ设计系统图是ｔ次正则图的特点，计算复杂性为Ｏ（ｎ２）。

可伸缩的增量连续k近邻查询处理

针对基于TPR树(time-parameterized R-tree)索引的大量并发CKNN(continuous k-nearest neighbor)查询处理,提出了一种可伸缩的增量连续k近邻查询处理(scalable processing of incremental continuous k-nearest neighbor queries,简称SI-CNN)框架,通过引入搜索区域进行预裁剪以减少查询更新所需要的TPR树节点访问代价,并引入了增量结果表以保存候选对象,批量地更新查询结果集,具有良好的可伸缩性.基于SI-CNN框架提出了一种增量更新的SI-CNN查询处理算法,能够基于上次查询结果增量的更新查询,支持查询集合中加入或删除查询和移动对象数据集的插入、删除等动态更新操作.实验结果与分析表明,基于SI-CNN框架的SI-CNN算法可以很好地支持大量并发的CKNN查询处理,具有良好的实用价值.

川西高压高产气田集输管网规划设计

管网规划设计通常是在确定最优化准则后,建立数学模型,通过计算机语言程序计算,得到最优结果。其过程复杂繁琐,且与工程实际结合不紧密,适用性较差。针对川西高压高产气田深井集气工艺的特点,结合气藏工程及其开发实际,提出了工程性的规划设计方法,并利用SI算法进行管网系统布局优化,利用TGNET软件进行参数方案比选优化。结果表明:该方法计算过程简单,与工程实际结合紧密,优化结果有较强的适用性。

基于启动者策略的改进型负载调度方法

针对目前分布式系统中负载均衡策略普遍存在效率低,准确度不高等问题,提出了一种SI策略的最佳条件匹配和递增式任务量转移方法,并优化了RI策略的检索方式,加快了负载转移速度,提高了目标节点选择和转移任务量的准确性。在此基础上给出了两种策略动态切换的一般方法。实验结果表明,该方法能够避免负载处理的不均衡,有效地提高了系统的整体处理能力。