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。     

基于有限元法的齿轮强度接触分析

基于有限元法的基本算理,利用有限元软件,从静态和动态两个方面对齿轮进行接触分析,计算出齿根的最大应力,通过与经验公式计算结果对比,有如下结论：1）基于有限元法的齿轮接触分析是切实可行的计算方法,静态和动态模拟数据均比较合理;2）动态接触计算模型计及了啮合过程中的冲击效应和摩擦的影响,相对于静态算法而言,能更为真实的模拟齿轮啮合的真实状况;3）静态接触模型能准确快速地模拟稳态运行状态下的齿轮强度。齿轮的接触强度的合理分析,对改善齿轮传动性能和提高齿轮设计制造水平有一定的意义。     

粗糙集理论的连续属性离散化的一种方法

文中提出了基于属性支持度的连续属性的离散化的一种方法,在Na(1)ve Scaler算法基础上利用了决策属性支持度作为准则,进一步减少了用Na(1)ve Scaler算法处理后的离散化后的断点数,试验表明了该方法使得离散化后的规则集合更加简洁,更便于属性约简.     

基于三维GIS的机场飞行区运行数字化管理系统

基于地理信息系统软件平台,利用空间信息显 示与数据管理技术,研究了由机场净空评价管理,机场道面评价管理和飞行区地下管线管理 3个子系统组成的机场飞行区运行数字化管理系统。净空评价管理系统通过坐标变换、净空 限制面三维场景建模、障碍物评价算法研究等,实现了基于地理信息的障碍物三维可视化管 理与评价及基于飞行程序的飞机进、离场动态仿真。道面评价管理系统进行了机场道面三维 场景及道面属性信息数字化、属性信息数据库分析、道面各项性能指标和功能模块的算法研 究。实现了机场道面信息的三维场景显示与属性信息查询、基于现场调查和测试数据的场道 PCN、PCI计算;场道剩余使用寿命预测;根据评价结果智能提供维修建议及辅助决策等功能 ,并据此提出了基于空间数据的道面综合评价管理理念。地下管线管理系统研究了基于管线 地理信息数据的三维可视化管理模型,实现了地下管线的三维数字化查询与管理。本系统 整合了机场飞行区运行管理的各项功能,使管理工作数字化、智能化,为机场高效运行提 供了有力保障。     

基于粗糙集属性约简和支持向量机的变压器故障诊断

针对油浸式变压器的故障诊断问题,提出一种利用差异化的粗糙集属性约简与有向无环图-支持向量机(DAG-SVM)相结合的方法实现变压器故障类型的快速诊断。该方法首先通过油浸液中溶解气体量的历史数据及其对应的故障类型建立原始故障决策表;然后利用等频率间隔划分法对条件属性数据作离散化处理,利用差分矩阵对决策表信息进行差异化属性约简,建立每两类故障间的诊断规则,消除对决策结果区分度较低的冗余属性;最后根据约简属性的对应数据作为特征向量输入,构建有向无环图-支持向量机多分类诊断网络,进而实现对故障类型的判断。仿真实例表明,该方法在系统检测中提高了故障诊断的准确率。     

基于状态改变的机器人动态障碍物路径规划算法

借鉴电路中,电器元件对于外加激励,状态发生改变,同时在最短时间内恢复到初始状态的现象,将动态障碍物的实时变化类比为外加激励,提出一种基于状态改变的机器人动态障碍物路径规划算法。首先对机器人绕行单个固定障碍物进行深入分析,然后采用状态更新的方式,对动态障碍物进行分析,最后利用叠加法,对存在动态障碍物和静态障碍物的混合任务规划区域进行分析,并生成避障路径。为了验证算法在多障碍物环境的路径规划能力,利用数值仿真模拟实验,结果表明,在该算法中,机器人能够分别有效的实现静态障碍物区域、动态障碍物区域以及动静混合障碍物区域的路径规划。     

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。     

基于RS-PSO-SVM的航材消耗预测模型

针对航材消耗预测影响因素多,结合航材消耗特点,研究粗糙集（Rough set, RS）与支持向量机（Support vector machine, SVM）相互融合的航材消耗预测问题。通过RS不完备信息系统的属性约简剔除航材消耗信息系统中冗余的定量因素,在属性重要性基础上将7个影响因素约简为3个影响因素,保留了该系统的核心知识。引入粒子群算法（Particle swarm optimization, PSO）优化SVM模型,寻优得到的参数组合,建立RS-PSO-SVM航材消耗预测模型。实例分析表明,RS-PSO-SVM模型的预测准确度较好,相比较于PSO-SVM、RS-BP（Back propagation）预测性能更佳。     

中介粗集及其在数据挖掘中的应用

粗集理论已成功应用于数据挖掘,如基于粗集方法的属性发现和决策规则的约简等。中介集合论是以中介逻辑为基础,也可以用于数据挖掘。文中将两者相结合,提出了中介粗集的概念。中介粗集是普通粗集的推广,为不完全信息系统的数据挖掘提供了新的工具,不仅可用于一般的信息系统,还适用于数据取空值的信息系统（允许结论取空值）。利用中介粗集进行数据挖掘不但可以得出粗集理论中的约简,还能得到更为简洁的中介约简。文中还给出了     

基于TOPSIS和动态激励的企业信用评价研究

针对文娱企业多维时序数据的动态信用评价问题,提出了基于理想点法(TOPSIS法)和动态激励的信用评价模型。首先,运用熵值法对指标权重进行计算,并在TOPSIS法的基础上改进信用评价正理想点的确定方法,计算信用静态综合评价结果;然后根据动态激励法构建动态信用评价模型,计算动态信用评价值及其排序;最后,选取广播、电视、电影和影视录音制作业25家上市样本企业2015-2019年的数据进行实证分析。     

基于机场属性网络表示学习的机场群同质化分析（英文）

现有机场群研究较少从航线网络分析角度进行机场节点之间的同质化分析,航线网络中机场节点的属性信息考虑不足。为了解决此问题,文中提出了一种基于机场属性网络表示学习的机场群同质化分析方法。首先,构建包含属性信息的机场群航线网络,如果机场之间有航班,则为机场之间添加一条边,并为每个机场节点添加航线区域属性信息。其次,分别进行机场属性以及机场网络向量表示,通过网络表示学习方法将机场属性和机场网络表示向量嵌入到统一的机场表示向量空间,得到融合机场属性以及机场网络特性的机场特征向量。通过计算机场群内机场向量的相似度,可以方便地计算机场之间以及机场群的同质化程度。京津冀机场群数据集的实验结果表明,与目前其他算法相比,本文提出的基于属性网络表示学习的同质性分析方法可以得到更符合京津冀机场群现状的同质化计算结果。     

基于属性权重的关系数据库数字指纹算法

分析了在数字指纹系统中引入属性的必要性和可行性。介绍了基于属性权重的关系数据库数字指纹算法,适用于版权保护中的叛逆者追踪。通过把重要的属性赋予高的权重确保实现重要的属性多水印。最后,就抗同谋攻击等分析了算法的性能。实验证明该算法对于各种常见的攻击具有较好健壮性。     

作业车间动态调度研究

系统地研究了动态环境中受多种资源制约的多目标作业车间批量调度问题,提出了一种新调度算法。该算法采用基于周期和事件驱动的调度策略将动态调度过程分成多个连续静态调度区间,然后在各区间内采用多目标的遗传算法优化调度方案。本文讨论了再调度周期的确定方法、待加工工件的选取原则、批量生产的处理方法等。针对研究的调度问题设计了包含工序及其加工机床、工人、运输小车信息的染色体编码,并对染色体的解码方法、选择方法、交叉方法和变异方法进行了研究。仿真结果表明,该算法可行,优越性明显。     

基于PO-PTD的航空器对下滑道结构影响的动态研究

下滑信标是仪表着陆系统的重要组成部分,为进近中的航空器提供垂直方位引导。进行障碍物对下滑信标信号影响的精确分析可以为导航台站选址及解决导航台运行中存在的问题提供理论依据。本文基于物理光学-物理绕射理论(Physical optics-physical theory of diffraction,PO-PTD)算法,结合空客A320-200型客机以及机场三维模型对下滑信标的下滑道结构影响进行了静态分析。在静态分析的基础上,对飞机在滑行道上滑行且五边上有飞机进近时的影响进行了动态研究,找出了某机场飞行员长期反映的下滑道信号不稳问题的原因。动态研究数据与飞行校验结果进行了比对并与飞行校验结果吻合。     

基于信息熵的连续属性自动聚类算法

基于信息熵的有关理论，提出了一种新的连续属性的自动聚类算法。首先介绍了Shannon熵的概念及其两个重要的定理，基于信息的不确定测度，提出了一种Shannon熵的准则函数φ，并且指出了该准则函数必须满足的6条原则。其次，基于该准则函数，引出了一种针对单个连续属性自动聚类的FUSINTER算法。由于实际信息系统中有多个连续属性，这主需要对多个连续属性分别使用FUSINTER算法进行离散，并且要求最终保证整个信息系统离散是相容的和一致的，而且各个属性拥有较少的分割区间。最后，本文以干线飞机外形参数的变化趋势与其更新换代的关系来说明文中提出的属性离散化过程，并展示了该聚类算法的有效性。本文提出的方法可以用于机器学习或数据挖掘的数据前处理。     

电液伺服控制油泵—油马达系统的动态试验设备设计及性能分析

本文讨论了动力装置控制系统动态试验设备的重要性并进行了半物理模拟试验设备的方案论证。同时对液压伺服控制的泵—马达动力系统的设计,静态和动态计算,时域分析,频域分析,校正及调试结果分析作了一定的阐述。     

层次分析法在维修系统评价体系上的应用

提出一种基于动态的层次分析方法（AnalyticHierarchyProcess）的最优评估算法。根据AHP方法确定出判断矩阵,并通过AHP算法求出决策矢量,最终实现对维修系统的评估,以帮助确定维修系统发展的好坏及发展中出现的问题环节。     

无线传感网中能量优化的异常检测算法

基于网内数据处理技术和网络动态分簇技术,提出一种能量优化的异常检测算法。算法首先利用节点协作计算获取相关性信息,然后根据节点相关性和节点能量信息进行动态网络分簇,最后利用簇内相关与簇间相关性进行能量有效性的异常检测。相关测试结果表明,本文算法既保证了传感网异常检测精度又提高了网络能量利用效率。     

分数阶傅里叶变换改进算法在时频分析中的应用

本文对现有分数阶傅立叶变换算法进行改进,并将其应用于非平稳信号时频分析中,从计算速度、计算精度、算法稳定性等角度与现有分数阶傅立叶变换算法进行对比分析,通过算例对比验证改进算法的优势,然后将改进算法应用于非平稳信号时频谱获取,并与基于短时傅立叶变换的时频谱获取方法进行对比,改进算法计算结果稳定,计算速度较快.基于分数阶...     

Rough集理论在社保DSS中的应用

文章将Rough集理论应用于社会保险决策支持系统,对社保DSS中的数据进行属性及属性值的约简,挖掘其中隐含的知识,从而得出最小决策规则.结果表明,Rough集理论为决策支持系统提供了一种有效的新的数学方法.