基于二元信道互信息的属性约简方法及其应用

由于知识的粗糙性和信息熵的密切关系,基于互信息的属性约简一直以来都是粗糙集研究的热点,但现有方法都不同程度地依赖于属性值的分布情况,从而影响最终约简结果.为解决此问题,从信息论的角度对属性进行细分,定义了一种新的基于二元信道互信息的属性重要度度量方法,以此为启发式信息构造新的约简算法,实验证明了该算法的有效性;将其应用于重要气象因子的提取,获得了满意的效果.     

基于粗糙核Fisher鉴别分析的特征提取及其在发动机故障诊断中的应用

将粗糙集理论的属性约简与核Fisher鉴别分析方法结合起来,提出一种基于粗糙核Fisher鉴别分析的故障特征提取方法.首先采用粗糙集理论的属性约简删除与分类无关或关系不大的特征,降低输入特征维数,排除干扰特征的影响,减小了特征提取计算量;再采用核Fisher鉴别分析方法进一步提取非线性特征;最后将该方法应用于航空发动机滑油系统故障特征提取及故障识别中.结果表明:该方法获取的特征在提高分类正确率的同时,还有效地降低了输入特征维数,提高了分类效率,并且对分类器具有较强的适应性和鲁棒性.      

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     

二维图形的集合运算算法研究

二维图的并、交、差等集合运算是二维图形的设计、图形消隐处理，零件的三维造型及数控加工编程中刀具轨迹生成等的重要基础，文中借助于ACIS几何平台，提出了在线架、曲面和实体集成数据环境下，将二维线架图形转换为实体的数据结构，利用实体的布尔运算实现二维图形的集合运算的算法，避免了传统的集合运算中需的线段求交、裁剪、交点的有效性判断等，降低了算法的复杂度，从而提高了算法的可靠性。该算法已在南京航空航天大学CAD／CAM工种研究中心开发的CAD／CAM系统中实现。     

快速成形制造质量研究

针对快速成形设备成形质量不高的问题，利用STL快速成型设备进行试验。进行了相应的实验设计，运用粗糙集理论对实验数据进行处理，得到了对快速成型制造质量有影响的各因素的显著性，并得到了改进加工质量的参数组合，详细阐述了该方法的原理及运用该方法进行分析的步骤。     

电机系统模型预测控制研究综述

近年来,模型预测控制(MPC)的理论和技术得到了长足发展,应用前景广阔。介绍了MPC的基本原理;简要对比分析了国内外电机系统MPC技术的研究概况。研究了有限控制集模型预测控制(FCSMPC)应用于电机驱动系统的控制方案。总结了FCSMPC关于价值函数设计、计算量降低、矢量作用个数以及鲁棒性提高等方面的研究思路。展望了未来FCSMPC技术需要进一步深入和拓展的研究方向。     

嵌入式软件中断数据竞争安全性检测技术研究

嵌入式领域中由中断引发的软件故障时有发生,这些故障大多源于中断响应所带来的数据竞争,而目前缺乏针对嵌入式软件中断数据竞争的检测技术及工具。通过引入中断特征形式化描述语言和中断作用域集合概念,设计相关算法,完成对被测软件的数据竞争检测。经实验验证,该检测技术能有效帮助测试人员定位嵌入式软件中断数据竞争问题。     

高压涡轮机匣热固耦合下多目标优化方法

建立了包含高压涡轮(HPT)机匣基本结构在内的轴对称参数化模型,基于热固耦合变形和结构参数灵敏度分析结果,选择了灵敏度高的12个关键结构参数作为优化设计变量,采用第2代非劣排序遗传算法(NSGA-Ⅱ),开展了以机匣等效质量和挂钩处径向平均位移为目标函数的多目标优化。优化结果表明:机匣加强肋结构朝着有利换热的方向发展,其他结构朝着机匣质量减轻的方向发展;优化后模型质量及径向位移量均有所减小。      

基于模糊软集合和Bayes的后续备件组合预测方法

针对后续备件需求预测精度低的问题,提出一种基于模糊软集合和贝叶斯的后续备件组合预测方法。首先根据后续备件的消耗规律,分别提出后续备件因果预测模型和时序预测模型;然后选取残差平方和、信息熵和相关系数作为预测效果的评价准则,以两种单项预测方法的预测效果作为先验信息,采用德尔菲法对单项预测方法进行模糊评价,构建模糊软映射;最后综合先验信息与专家模糊评价值,利用贝叶斯方法确定组合权系数求得预测结果。结合算例,对比分析方法的优越性,表明该方法具有较好的合理性和有效性。     

网络最大流与最小割集的矩阵算法

本文给出了解决运输问题为中心的一类特殊的线性规划问题的新的、简便的算法.网络最大流与最小割集的矩阵算法,不仅能解决许多这类问题,而且能使最小费用流、分配问题和运输问题容易通过计算机来实现.