A Qualitative Calculus for Three-Dimensional Rotations

We have developed a qualitative calculus for three-dimensional directions and rotations. A direction is characterized in terms of the signs of its components relative to an absolute coordinate system. A rotation is characterized in terms of the signs of the components of the associated 3 × 3 rotation matrix.

A system has been implemented that can solve the following problems: 1. Given the signs of direction and rotation matrix P, find the possible signs of the image of under P. Moreover, for each possible sign vector of · P, generate numerical instantiations of and P that yields that result.

2. Given the signs of rotation matrices P and Q, find the possible signs of the composition P · Q. Moreover, for each possible sign matrix for the composition, generate numerical instantiations of P and Q that yield that result.

We have also proved some related complexity and expressivity results. The satisfiability problem for a qualitative rotation constraint network is NP-complete in two dimensions and NP-hard in three dimensions. In three dimensions, any two directions are distinguishable by a qualitative rotation constraint network.     

基于可拓规则推理的故障诊断方法

针对产生式规则推理方法存在的推理效率低、知识获取困难以及难以用于多故障诊断等问题,研究基于可拓规则推理的故障诊断方法。首先将基元理论和产生式规则相结合,得到可拓规则的基元表示;然后给出可拓规则匹配度计算公式,并提出按前件基元类型和属性数据类型不同对可拓规则进行分层匹配,对所有匹配成功的可拓规则,提出先删减再排序的冲突消解策略,在算法分析中讨论可拓规则推理的时间复杂度;最后通过应用案例说明可拓规则表示、匹配、推理和冲突消解的全过程,结果表明该方法适用于机载设备的多故障诊断。      

CBR方法在液体火箭发动机推力室设计中的应用

液体火箭发动机推力室的设计和制造是一项极其复杂的系统工程,其性能参数、结构形式、组织方式、材料等的选择尤其依赖于设计人员丰富的经验和成功研制型号积累的设计知识。为实现对以往设计经验和知识的继承,在推力室的设计中引入了基于案例推理(CBR,case-based reasoning)的方法。基于案例推理的方法作为人工智能领域的一个重要分支,是指将过去对典型问题的求解事例,按一定的组织方式存储起来,积累成案例库,当用户求解某一新问题时,利用该案例库来指导进行求解的一种策略。根据液体火箭发动机推力室的设计内容、设计流程以及设计特点,得出推力室性能参数关系图,并基于案例推理的方法提出了推力室的案例表示方法和案例调整方案,并应用该调整技术实现了具体的案例调整。     

基于案例推理和等价空间的定性/定量混合故障诊断方法

针对难以获得航天器控制系统的精确模型,采用基于知识的定性故障诊断方法也难以奏效的问题,采取定性/定量混合故障诊断的思路,将基于案例推理和等价空间故障诊断方法有机结合,建立定性/定量混合故障诊断模型,推出一种定性/定量混合故障诊断方法。以航天器姿态控制系统为对象进行故障诊断。验证结果表明,推出的定性/定量混合故障诊断方法能够发挥二者的优势,比任何单独一种方法的诊断效果都好。     

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.     

基于序列图像的自动目标识别算法

由于利用单幅二维图像进行三维目标识别存在识别的多义性,提出了一种基于二维序列图像的三维目标自动识别算法。首先以修正的Hu不变矩构造目标的图像识别特征,进而采用BP神经网络分类器构造关于目标融合识别的基本置信指派函数,以神经网络的训练误差构造证据理论不确定性度量,采用基于吸收法的DS证据理论实现高冲突证据的贯序式融合。对各姿态飞机图像识别的仿真表明,该算法对飞机的空间姿态变化具有很强的鲁棒性,能快速地准确识别飞机类型。此外,算法对先验性参数具有一定的鲁棒性。     

一种新颖的直升机舵回路故障诊断方法

研究了基于案例推理的直升机舵回路在线故障诊断方法。针对传统的CBR方法一般采用离散数据和符号向量来建立案例的不足,提出了动态系统多源异类信息的案例表达方法,利用系统特性集、征兆集和特征集混合模型作为案例的条件属性。在此基础上,研究了案例检索的综合相似性度量方法。最后,将上述方法在某型直升机的俯仰舵回路进行了试验验证,结果表明,该方法可以诊断出舵回路的控制参数漂移故障,为复杂动态系统的故障诊断提供了一种有效的新途径。     

基于案例推理方法在飞机故障诊断中的应用

基于案例推理(CBR,Case-Based Reasoning)方法是一种基于经验知识进行推理的求解方法,适合于经验丰富的领域.针对飞机售后服务过程中积累的大量故障诊断和维修经验,将CBR方法应用于飞机故障诊断和维修决策支持.从飞机维修的需求出发,分析了CBR飞机故障诊断方法的基本过程;讨论了飞机故障案例库的构建、案例表达、案例检索、匹配、案例修改和维护等关键技术;重点研究了故障案例的知识表达,应用字符型字段匹配和K-近邻方法(KNN,K-Nearest Neighbor)相结合的检索模型实现了案例检索和匹配;提出了辅助飞机故障诊断系统的结构,开发了原型系统并给出应用实例.      

有限语言下占先模型的赋值结构

占先语义是知识表示与推理中应用最广的语义结构，它有多种定义方式，其中以S.Kraus,D.Lehmann及M.Magidor提出的KLM占先结构最为著名。但是对KLM占先结构本身的模型论性质却缺少系统深入的研究。本文在有限语言框架下，对一般KLM占先模型的赋值结构性质进行了研究，给出了占先模型与其赋值结构逻辑等价的充分必要条件，证明了有限语言框加下，逻辑等价的单射模型在同构意义下的唯一性。这些结果说明，KLM赋值结构为证明有限语言下单可表示类后承的表示定理提供了一种充分的通用性方法。     

多重加权双向联想记忆模型及决策性能研究

Ｃ Ｃ Ｗａｎｇ等利用Ｋｏｓｋｏ的双向联想记忆模型（Ｂｉｄｉｒｅｃｔｉｏｎａｌ ａｓｓｏｃｉａｔｉｖｅ ｍｅｍｏｒｙ,ＢＡＭ）,构造了由多个ＢＡＭ构成的多重ＢＡＭ（Ｍｕｌｔｉ－ＢＡＭ）决策模型,使之可以应用于多证据推理,获得了Ｍｕｌｔｉ－ＢＡＭ的决策性能。作者在此基础上,通过对各ＢＡＭ引入不同的权值来模拟各专家不同的权威度,构建了相应的多重加权ＢＡＭ（Ｍｕｌｔｉ－ＷＢＡＭ）模型,证明了该模型在同、