多学科优化中基于实例推理的气动近似模型

为提高飞机多学科优化效率,对气动近似计算模型进行了改进。在比值修正模型所构造的气动近似模型的基础上,引入了基于实例的推理技术对其加以改进。通过采用与飞机气动特性相关的参数作为实例属性,建立了飞机方案实例,并改进了实例检索公式,最后通过复用与当前方案最相似实例的修正因子改进了优化中的气动近似模型。以常规布局民用飞机概念设计为例,采用改进的气动近似模型进行了多学科优化研究。结果表明,对于具有大量设计变量的飞机方案优化问题,采用改进的气动近似模型能够有效提高计算精度与优化效率。     

基于Web和层次实例推理的CAPP的研究

针对网络时代制造业企业对CAPP系统的现实要求,研究了以互联网为基础,以开放、通用、智能为特征的CAPP模型.模型采用数据库、Web服务器和客户端三层结构,实现了CAPP的在线服务.本文提出了一种称为基于层次实例推理的工艺生成方法,该方法将工艺计划分为工艺过程、工序和工步三个层次,并对这三个层次分别进行基于实例的分层推理,使工艺生成规则描述的随意性为基于粒度描述的规范性,降低了工艺规程组合和重用的粒度.由于采用基于层次的实例推理方法,使工艺生成既具派生又具创成的特征,提高了工艺生成的通用性和实用性.     

基于事例的夹具设计关键技术研究

以夹具为研究对象，分析了夹具的相似性．指出夹具相似可描述为表达功能的夹具设计信息相似和实现功能的夹具结构特征相似两个方面。根据基于事例的推理方法，研究了夹具设计中的事例库组织、检索方法、检索算法和事例的修改等关键技术。实践表明，基于事例的求解方式对夹具设计CAD系统是一种有效的推理方法。     

面向繁忙区域扇区动态管理的相似运行场景识别（英文）

由于空中交通的不确定性,管制员在策略制定时面临着很大的挑战,而相似运行场景识别是一种很好的辅助管制员进行策略制定的方法。基于典型繁忙区域管制空域的运行特征建立了复杂度度量指标体系,在此基础上分析出区域扇区运行特征具有聚集性及连续性的特点,利用主成分分析有效地降低了数据维度和信息冗余,并利用主成分构建了代表运行模式场景和运行趋势场景的离散特征和时序特征。基于高斯核函数,采用欧氏距离和动态时间规整(Dynamic time warping,DTW)方法对特征间的相似度进行了度量,将度量结果输入到谱聚类模型中得到场景识别结果。聚类结果表明,基于上述指标体系,相似运行趋势场景识别效果不明显,相似模式场景识别结果较理想。最后采用多维缩放(Multidimensional scaling,MDS)方法对相似模式场景识别结果与扇区实际垂直运行进行了可视化对比,识别结果在高峰时刻能很好的反映运行情况,高峰时刻繁忙运行模式和开扇运行的匹配率达到96.7%,并分析出凌晨时段管制员在相似的场景下会做出不同决策,实验结果表明了识别结果的客观性及实际运行的主观性。相似的空中交通活动为管制策略制定提供了规律性支撑,也证明了这种方法在管制运行中对其他人工智能技术及动态策略制定的支持潜力。     

大规模定制设计的产品簇匹配研究

采用基于规则与基于实例相结合的推理方法，给出典型的基于实例推理的专家系统解决问题的一般过程，本文重点研究大规模定制设计的产品簇匹配问题，实施二级匹配策略，先采用规则推理的方法对产品簇大类属性进行匹配，缩小匹配范围，后采用基于实例推理的方法对产品簇小类具体属性进行定量精确匹配，优化了设计手段，效果良好。     

基于聚类分析的航空器滑行过点时间预测

为了预测航空器滑行预计到达时间（Estimated time of arrival，ETA），减少场面冲突，提高机场运行效率，本文使用卡尔曼滤波算法对场面历史轨迹数据进行预处理。为了衡量轨迹样本间的距离，综合三类特征用于机场场面历史轨迹数据聚类。特征包含航空器滑行时段和场面航空器数量，以及参考动态时间规整（Dynamic time warping，DTW）算法提取的轨迹差异度特征。将两个样本特征的欧式距离作为样本间的相似度量；基于均差最大原则确定初始聚类中心，使用K-means算法对样本进行聚类，根据待规划航空器的所处时段和场面航空器数量选择匹配度最高的类簇，将其聚类中心样本的轨迹序列和塔台规划的静态路径相结合预测航空器滑行ETA。通过将实际轨迹数据与预测的滑行ETA进行对比分析，证明了本文预测航空器滑行ETA的准确性。     

多级安全关系数据模型研究及其改进

讨论了基本的多级安全模型存在的主要缺陷，如推理通道问题。系统的可用性、灵活性受到严格的“向下读，向上写”规则的限制问题．不能保证数据完整性。通过引入多实例和伪元组．并重新定义读写规则．使改进后的模型更具安全性、灵活性和可用性。     

管道效应对进气道试验湍流度测量的影响研究

进气道风洞试验中，湍流度由动态压力计算得到，动态压力的测量是否精确与动态压力传感器前方导压通道的管道效应相关。基于管道内流体动力学耗散模型，研究了导压通道对动态压力和湍流度的影响，并通过进气道风洞试验进行了验证。研究结果表明:进气道风洞试验中导压通道的管道效应对湍流度的影响较明显，管道效应会放大动态压力的脉动幅值，导致测量湍流度大于真实湍流度。为了减小管道效应对湍流度的影响，进气道试验中应避免使用导压的方式进行动态压力的测量。如果不可避免地存在导压通道时，在导压通道长度大于5 mm时，须考虑管道效应对湍流度测量的影响，并进行相应的修正。     

自适应时间平滑的演化谱聚类

传统的聚类算法一般只适用于静态数据的处理,而真实世界的数据往往数据量大且变化多,静态的聚类算法不能为动态数据提供其演化规律的分析学习。演化数据的聚类,一方面要正确反映每一时刻数据的合理簇划分,另一方面又要使动态的聚类结果在演化过程中尽可能平滑。本文提出了一种自适应时间平滑的演化聚类框架,该模型考虑到当前时刻数据与历史时刻数据的未知关联,通过限定时间回溯的范围,自适应地寻找与当前快照最相关的历史快照,并通过有机融合基于Itakura-Saito距离的静态相似度和基于时间序列的动态相似度,计算各个时间片快照上的相似度矩阵。本文进一步提出了两种自适应时间平滑的演化谱聚类算法,从不同的角度定义时间代价,得到不同的演化聚类结果。在真实数据集上的实验表明这两种算法能够有效地利用历史数据,在聚类结果上准确性更高,时间平滑性也更好。     

并行工程中下游阶段启动时间的实时确定

在并行工程的实施过程中，上下游阶段交叠形式的不合理安排将会给产品的开发带来不可预见的风险。如何决定各并行阶段的启动时间一直是困扰实施并行工程企业的问题。对于这方面的研究工作目前大多只限于概念模型分析的层面，而没有具体的数学模型。中应用Shannon信息熵量化了上下游阶段的交互信息和系统的有序度，建立了基于多层次模糊综合评判和BP神经网络的动态模型来实时确定下游阶段的启动时间。最后给出了基于PDM的实施框架和该模型的应用实例。     

A FORMAL REPRESENTATION FOR FEATURE-BASED DESIGN

从三个方面研究了基于特征设计的形式化描述方法：基于特征设计的基本定义、设计过程模型及设计算法。文中给出了特征分类、特征操作、特征模型验证和特征映射策略及其形式化描述方式，建立了兼顾并行工程和顺序工程设计方式的基于特征设计过程形式化描述模型，提出了基于特征的设计算法，为解决基于特征设计系统开发和运行缺乏统一方法学这一课题作了有益的尝试。     

面向多属性条件的空间对象检索算法

针对现有空间索引不能满足多样化的检索需求,提出两种新型空间索引,能够同时面向空间属性、文本属性与划分属性进行空间对象检索。将分类技术应用于空间对象检索中,提出了基于划分索引与IR-Tree的混合索引以及先划分索引再IR-Tree的索引方法,不仅满足了多样化的空间检索需求,而且有效地解决了传统空间索引更新维护代价大的问题。基于真实的北京市POI数据集进行实验,结果表明本文提出两种索引是有效的且检索效率高。与传统空间索引相比,提出的空间索引很好地解决了具有划分属性的空间对象检索问题,并且具有较高的检索效率。     

基于模糊判断的产品方案综合决策方法研究

产品方案综合决策的主要任务是根据用户提出的功能要求从多个方案中选择实现该功能的最佳结构，这是一个复杂的多目标离散决策问题，层次分析法（Analytical hierarchy process,AHP)是解决这个问题的有效方法。本文在研究AHP产品决策方法的基础上，指出了传统模糊AHP算法具有依赖于判断矩阵的结构、计算复杂、不便于工程应用等局限性，提出在产品方案决策中用模糊特征向量法和区间判断的定量化方法来改进AHP算法，并以某企业专用齿轮箱产品设计方案为例证明了AHP改进算法的有效性。     

基于区分矩阵的多粒度属性约简

多粒度是粒计算领域的重要研究方向之一,它在两个或多个不同的粒度下进行问题求解,已经成为解决复杂问题的一种新的范式。属性约简作为粗糙集理论的核心内容之一,已被成功地应用于粒计算、数据挖掘等领域。将多粒度思想应用于属性约简将是一个有意义的研究方向。为此,本文运用粒计算理论中的粒化思想进行属性粒化,构造多个属性粒;然后基于属性粒上的区分矩阵计算属性粒的重要度和属性粒中属性重要度;最后利用这两种重要度设计了一种多粒度属性约简算法。通过在不同的粒中挑选属性,该算法得到的约简结果更具有代表性和差异性。本文利用6个数据集对提出的多粒度属性约简算法的性能进行测试,实验结果表明了提出算法的有效性。     

基于WEB的产品营销管理系统

以企业CIMS系统实施过程中营销管理系统的设计与开发的背景，分析了目前我国大，中型企业的经营管理式和在营销活动中普遍存在的问题。提出了一种基于WEB的企业营销解决方案，以合同和协议为线索，把营销活动中的各个环节有机地串联起来，实现了产品和经销商的动态管理，本文还提出一种基于WEB的产品售后服务系统模型，论述了故障模式，产品档案和产品售后服务故障识别及处理，并介绍了层次分析和基于知识库的用户服务决策方法。     

基于属性标记的关系数据库水印方法

数据库水印是保护数据库版权的一项重要技术。针对现有数据库水印方法无法抵抗有序关系模式变换攻击(ORSM)的问题,提出了一种基于属性标记的关系数据库水印方法。首先给出了有序关系模式变换攻击的定义,然后通过分析现有关系数据库水印算法无法抵抗ORSM攻击的问题,提出一种能够抵抗ORSM攻击的水印算法ALBWM,包括水印嵌入算法(ALBWM-EM)和水印检测算法(ALBWM-DT)。实验结果表明,与传统数据库水印算法相比,ALBWM算法在不影响性能的前提下对ORSM攻击具有更好的鲁棒性。     

基于粗糙集特征选择的过拟合现象及应对策略

在粗糙集方法中,利用向前启发式算法进行特征选择,是一个逐步加入重要度最高的特征的过程,直至满足所给定的约束条件。但使用这一策略选择出来的特征子集有可能产生过拟合现象。鉴于此,设计了一种新的启发式算法,其主要思想是借助交叉验证的方法对特征的重要度进行计算,当过拟合出现时,则采用截断式机制终止算法。使用邻域粗糙集模型,在UCI数据集上将启发式算法与所提算法进行对比分析,实验结果表明:所提算法能够有效地降低过拟合的程度;利用所提算法得到的特征子集能够带来更好的分类性能。     

基于特征点互信息预配准的医学图像配准技术

基于最大互信息的医学图像配准算法近几年来成为医学图像处理领域的热点。由局部极值导致的寻优困难是困扰该算法的核心问题,混合优化算法成功地解决了互信息函数的寻优问题,但延长了配准时间。文中研究了互信息函数峰值周围的局部极值特征,提出安全区域的概念。利用特征点互信息理论,并结合多灰度级和多分辨率策略,提出一种基于混合优化算法寻优和特征点互信息预配准的改进型算法。经过模拟数据和实际数据配准实验证明,该算法在保证了配准精度的同时,提高了配准的速度,稳健性更强,具有临床推广价值。