阔大货物装载加固决策推理方法研究

阔大货物装载加固决策是一个半结构化问题,绝大多数装载加固参数无法直接经由传统的数学模型求解得到,采用科学合理的货物装载加固方案,对降低阔大货物的运输成本和确保货物按时安全运达具有十分重要的意义。综合考虑阔大货物装载加固各种影响因素及其安全、技术条件,运用物元理论,刻画并深入分析阔大货物装载加固实例模型的结构要素及其典型特征;采用基于实例的推理思路,构建初次评价条件集合和实例匹配条件集合,设计实例匹配优度评价法,评价待解实例与实例集中各实例之间的相似程度,提出基于实例的阔大货物装载加固决策推理算法。给出具体的装载加固演算实例,进一步验证了所提出的决策推理方法的合理性和有效性。     

阔大货物装载加固方案多目标优化模型

随着运输技术和需求的发展,阔大货物装载加固方案仅仅由承运单位和方案制定单位来确定已经不能满足铁路货物运输的发展,需要在确定货物装载加固方案时将客户需求考虑进去。基于层次分析法建立阔大货物装载加固方案多目标优化模型,首次将货主的客户需求纳入装载加固方案优化目标中,充分考虑方案制定者、方案使用者、客户3方面的需求。优化模型确定运输安全、运输时间、运输费用、客户满意度4个评价指标,给出4个一级目标的权重及运输安全的二级目标的权重。算例分析表明,对同一件阔大货物的3个装载加固方案进行多目标评价,针对不同的客户需求,可以得出较优方案。     

基于结构光原理的铁路货车超限检测算法研究

铁路货车装载实际轮廓尺寸是否超出铁路运输限制界限直接影响到货物列车的运行安全。为此提出一种依据结构光原理实现铁路货车超限检测的新算法,对其中的关键问题——坐标系的建立与转换做了较详细的介绍,最后给出算法的实现过程。     

铁路超限超重货物运输径路综合优化模型与算法

以铁路超限超重货物运输径路决策为研究对象,结合超限超重货物运输特征,构建了边带属性向量和权重向量的超限超重货物运输网络;综合考虑限界、桥梁承载能力、车流平衡等约束因子,以最小化对正常运输组织的干扰、最小化运输里程和最小化运输费用为优化目标,建立超限超重货物运输径路综合优化模型。为便于模型求解,改进戒上型和戒下型隶属度函数定量表达干扰;在采用对数Logistic模式规范化目标函数的基础上构建综合评价函数,将多目标模型转换为单目标模型,并进行了模型一致性证明。设计了启发式径路搜索算法,运用不断修正规范化目标函数权重的实例匹配策略求解模型。实例表明,模型和算法可以快速决策合理的超限超重货物运输径路,满足货物运输的安全要求。     

阔大货物装载方案中超限自动识别方法

为了改善阔大货物运输安全,提高铁路货物运输效率,开发了一种铁路阔大货物运输超限自动识别系统该自动识别系统利用阔大货物三视图,结合阔大货物运输车辆,在综合分析货物三维空间结构与铁路限界几何关系的基础上,实现阔大货物超限自动识别技术．该系统可以帮助货物运输前选车,并对货物超限等级做出预先判断,保证货物运输的安全性．     

基于图解特征语义认知的产品设计过程知识模型

针对产品造型设计过程知识表征,提出基于图解语义认知的产品设计过程知识模 型。分析产品的本体语义及产品设计过程知识,结合可拓学基元理论构建产品设计过程的知识 表征基元模型,提出可拓原点基元及可拓向量概念,实现设计过程--设计生长、设计收敛及 设计优化的知识表征。在产品设计过程知识基元表征模型基础上,提出基于图解语义的实例库 聚类方法模型。以机床装备造型设计为例,验证了该方法的可行性,为产品造型设计提供一种 形式化与量化相结合的设计参考方法。     

基于知识重用的大型水轮机可拓方案设计

研究了知识表示与重用技术,提出一种基于可拓学原理和实例推理的知识重用方法.该方法用物元模型以定量与定性相结合的方式对实例推理中的实例和问题进行统一描述,采用基于距的检索算法获得符合设计制造要求的最佳匹配实例,应用可拓变换对检索实例进行适应性修改,以使新实例符合问题的需要.最后以大型水轮机选型方案设计为例进行了验证.     

基于民族图案基元可拓语义的产品设计方法

针对在面向民族图案的产品设计过程中,设计者容易忽略民族图案所隐含的复杂语义,导致所设计的产品脱离图案原本蕴含的文化内涵的问题,提出基于民族图案基元可拓语义的产品设计方法.利用可拓理论对民族图案基元的语义进行提取、量化分析、图形解析,以优化产品设计过程中民族图案的运用.以侗族织锦为例,首先,由当地文化持有者和设计人员共同对侗族织锦图案基元及其语义进行提取和选择;然后,对图案基元的语义进行分析,得出最大可拓设计区间的特征词汇,再对特征词汇进行图解,并分析出最大可拓设计区间的图解;最后,对最大可拓设计区间的图解进行分析,并以此指导设计实践.邀请设计师和当地文化持有者共同对设计方案的文化表现性、创新性及美观度进行优度评估,遴选优度较高的设计方案,设计制作出具体的产品,提升在产品设计过程中对民族图案运用的准确度与优度.     

基于知网的甲骨文可拓模型建模技术

甲骨文信息处理的瓶颈是甲骨文基础信息的整理,面向甲骨文语言的自动建模是对这项工作的有力支持。本文将可拓模型的自动建模技术应用于甲骨文的信息处理,借鉴知网的构建体系,建立一个融合甲骨文、现代汉语的语义数据库,通过构建基于知网的物元概念表、事元概念表和关系元概念表去训练输入的甲骨卜辞文本,从中取出具有一定成熟度的基元模型,再通过基元可拓变换规则进行可拓推理。实例分析证明,所构建的甲骨文语言模型有助于汉语的研究,同时能为甲骨文信息处理中未识甲骨字的语义推导和残缺甲骨拓片的文本内容整合提供解决思路。     

面向对象的铁路超限货物轮廓计算方法

准确计算铁路超限货物轮廓有力保障货物运输安全、提高运输效率,是日常运输管理中一项必不可少的基础性工作。从微观角度入手,结合面向对象思想,提出以三维实体对象描述、投影和综合为核心的超限货物轮廓计算方法。将超限货物视为独立对象,结合对象特征构造以基本体素分解和几何运算相结合的实体对象描述方法;投影对象后以纵横交替扫描方法对投影进行预处理;通过定义交点序列、内外边等概念,设计了以交点确定和边属性判断为主体的投影综合算法。面向对象的超限货物轮廓计算方法在理论上有保证,拟合实际,有效避免遗漏隐藏超限点,准确反映货物的空间几何形态。算例证实了方法的有效性。     

基于实例的客运站股道运用实时决策推理方法*

客运站股道运用实时决策问题是一个半结构化问题,实时决策推理研究为解决特殊情况下铁路客运站实时决策问题提供理论基础,具有十分重要的现实意义。采用物元理论,构建基于实例的实时决策推理物元模型,将实时决策物元分为列车物元、方案物元和推理物元,结合车站调度员解决特殊情况下股道运用实时决策的思维过程,采用优度评价法和基于双空间模型的归纳学习法,设计基于实例的实时决策推理算法和自学规则算法,提出铁路客运站股道运用实时决策推理方法,用于制订特殊情况下的实时决策方案。实例分析结果表明,所提出的模型与算法能有效解决特殊情况下客运站股道运用实时决策问题,提高了股道运用实时决策的智能化水平。     

基于粗糙集与AHP理论的IT项目风险群决策

针对IT项目的风险管理与群决策过程中存在大量不确定、不完全信息等特征,在传统决策方法的基础上,将粗糙集方法与AHP理论相结合,提出了粗集IT项目风险群决策的基本步骤,并借助粗糙集的原理与方法,通过实例分析探讨了IT项目风险群决策中关于知识表达、属性约简、规则挖掘、方案排序等方法,尤其是引入属性动态权重、专家主观权重、客观权重的概念与计算方法,进而对整个决策排序算法进行了改进。     

融合案例推理与规则推理的设备采购决策支持系统

对制造行业新产品试制部门的设备采购过程进行了分析，指出其对于整个企业制造过程的重要性，说明采购决策支持系统的引入的必要性，并将基于案例推理与基于规则推理相结合，构造了混合框架的推理系统及相应的案例表示结构，解决了设备采购等复杂决策领域中决策支持系统冗余推理的问题。最后将该混合推理框架及案例表示结构应用于某大型跨国制造企业试制部门的决策支持系统中，取得了较好的效果。     

A case-based reasoning approach for building a decision model

A methodology based on case-based reasoning is proposed to build a topological-level influence diagram. It is then applied to a project proposal review process. The formulation of decision problems requires much time and effort, and the resulting model, such as an influence diagram, is applicable only to one specific problem. However, some prior knowledge from the experience in modeling influence diagrams can be utilized to resolve other similar decision problems. The basic idea of case-based reasoning is that humans reuse the problem-solving experience to solve new problems.
In this paper, we suggest case-based decision class analysis (CB-DCA), a methodology based on case-based reasoning, to build an influence diagram. CB-DCA is composed of a case retrieval procedure and an adaptation procedure. Two measures are suggested for the retrieval procedure, one a fitting ratio and the other a garbage ratio. The adaptation procedure is based on decision-analytic knowledge and decision participants' domain-specific knowledge. Our proposed methodology has been applied to an environmental review process in which decision-makers need decision models to decide whether a project proposal is accepted or not. Experimental results show that our methodology for decision class analysis provides decision-makers with robust knowledge-based support.     

Object Oriented Case Representation for CBR Application in Structural Analysis

Knowledge representation is an essential element of a problem-solving technique through computational work. This article describes the knowledge representation scheme formulated to represent a problem in the structural analysis domain for solution through case-based reasoning (CBR). The numerical knowledge is extracted from a real-life problem that can be used as an input in a case-based reasoner. The geometric topology, loading, and mesh distribution for structure from a solved problem is represented in the form of numerical values for easy adaptation by the new problem. The representation scheme is a step forward in development of a system to be utilized for the time-consuming structural analysis requiring heavy computational power, such as an aircraft wing and fuselage components. The success of the representation strategy is a proof that CBR can work as a powerful problem-solving tool in this domain.     

基于CBR的复杂结构井钻井过程智能决策支持系统

由于复杂结构井钻井过程存在大量复杂和不确定性因素,建立精确的数学模型来解决钻井决策问题十分困难,提出了基于实例推理技术构建钻井过程智能决策支持系统.在传统的实例相似度计算模型基础上,针对不同类型的属性设计了一个相似度综合计算模型,有效地解决信息的不精确性.详细描述了系统的总体结构、实例表示与组织以及推理模型的设计.     

基于CBR与RBR的设备采购决策支持系统

该文通过分析制造行业新产品试制部门的设备采购过程,说明采购决策支持系统引入的必要性,并基于CBR(Case-BasedReasoning)案例推理和RBR(Rule-BasedReasoning)规则推理,构造了混合框架的推理系统及相应的案例表示结构,解决了设备采购等复杂决策领域中决策支持系统冗余推理的问题。最后将该混合推理框架及案例表示结构应用于某大型制造企业试制部门的决策支持系统中,取得了较好的效果。