基于广义差别矩阵的核和属性约简算法

属性约简是粗糙集理论的重要研究内容.为此引入广义差别矩阵,提出基于广义差别矩阵的核和属性约简算法.该框架可有效避免连续属性值离散化,且有利于与其他机器学习方法相结合.理论分析表明,所提出的算法是有效而可行的.

     

实现兼类样本类增量学习的一种算法

针对兼类样本,提出一种类增量学习算法.利用超球支持向量机,对每类样本求得一个能包围该类尽可能多样本的最小超球,使各类样本之间通过超球隔开.增量学习时"对新增样本以及旧样本集中的支持向量和超球附近的非支持向量进行训练,使得算法在很小的空间代价下实现兼类样本类增量学习.分类过程中,根据待分类样本到各超球球心的距离判定其所属类别.实验结果表明,该算法具有较快的训练,分类速度和较高的分类精度.

     

一种新的快速模糊规则提取方法

提出一种高效的规则提取算法,采用熵测量改进Chi-merge特征区间离散化方法,模糊划分输入空间.先为每个数据生成单条规则,再聚集相同前项的单条规则产生带概率属性的分类规则.提取的规则无需任何调整,应用模糊推理便可获得较理想的分类效果,同时支持增量式规则更新.最后给出了新方法的性能测试结果.

     

交通诱导预测控制仿真研究

将动态交通分配实施过程纳入预测控制框架下以满足实时交通诱导的目的,提出一种交通诱导预测控制算法．该算法是在滚动时域基础上进行的,包括实时交通分配、交通流模拟运行及评价以及进化最佳路径３ 个重要环节．仿真结果表明,交通诱导预测控制是一种良好的计算机控制方法学,其优化过程预先考虑了目前交通分配对未来路网的影响,因而可有效地防范交通拥堵,实现考虑反馈的路网交通流实时分配优化,同时为出行者提供最佳路径．

     

基于直觉模糊粗糙集的属性约简

针对Jensen下近似定义的局限性,提出一种新的等价类形式的近似算子表示,并将其推广到直觉模糊环境.在此基础上,将相对正域,相对约简,相对核等粗糙集的知识约简概念推广到直觉模糊环境,提出一种直觉模糊信息系统的启发式属性约简算法.实例计算表明,该方法比Jensen的属性约简方法更为合理有效.

     

基于对象的扩展Petri网协同设计过程分析

针对协同设计中任务的执行流程缺乏柔性,不利于分析实际设计过程的现状,提出一种单元调用变迁对与决策变迁相集成的基于对象的扩展Petri网,扩展了Petri网的可达图以适应分析OEPNs模型.采用OEPNs中的过程网和单元网对协同设计过程建模,利用模型中的单元调用变迁对和决策变迁对过程本身和可能状态进行分析.最后与相关的研究工作进行比较并给出了结论.

     

一类新的粒子群算法

提出一种新的模糊粒子群优化算法---收敛模糊粒子群优化算法.重点研究了收敛因子的确定和模糊隶属度函数的选择对算法性能的影响.在考虑计算效率的同时,提高了算法的精度.利用4个基准函数测试了收敛模糊粒子群优化算法的性能,并与模糊粒子群优化算法$收敛粒子群优化算法以及基本粒子群优化算法进行了对比.实验结果表明#新算法具有很好的性能.

     

一种新的粗糙集属性约简方法及其应用

对粗糙集理论中属性约简问题进行研究,借助于离散化获得的断点,提出一种指导属性约简的新方法,并提出一种改进的连续属性值离散化方法.以雷达辐射源用途识别为例,给出了识别实例和计算机仿真实验,并与工程中常用的统计模式识别方法进行比较,结果证明了该算法的正确性和有效性.

     

两种求解非正定核Laplac-SVR的SMO算法

提出２种用于求解非正定核Ｌａｐｌａｃｅ ＳＶＲ 的序列最小最优化（ＳＭＯ）算法．第１种算法仅针对Ｌａｐｌａｃｅ ＳＶＲ而设计;第２种算法将Ｌａｐｌａｃｅ ＳＶＲ 作为所要解决问题的一种特殊情况,使算法更具通用性．所提出的算法在保证收敛的前提下,使非正定Ｌａｐｌａｃｅ ＳＶＲ 能够达到比较理想的回归精度,具有一定的理论意义和实用价值．

     

变精度模糊粗糙集的一种定义

模糊粗糙集模型同经典粗糙集模型类似,容易受到噪音数据的影响 .针对该问题,受变精度粗糙集模型的启发,提出了变精度模糊粗糙集的概念. 针对现有变精度模糊粗糙集模型尚不能满足一些基本性质的缺陷,重新定义了模糊近似空间中某一模糊集的 β-下近似和β-上近似,该定义方式能够满足上述的基本性质.

     

灰色随机多准则决策的优劣势排序法

针对准则值具有灰色性和随机性两种信息不确定的多准则决策问题,提出一种灰色随机多准则决策方法.通过对灰数与白数比较的定义,将随机支配规则推广到对灰色随机变量型准则值的处理中,得出方案之间的随机支配关系;利用一般性准则对该随机支配关系进行转换,构建出优势矩阵和劣势矩阵,得出每一方案的优势流和劣势流,进而确定出方案的排序.最后通过算例说明了所提出方法的可行性和有效性.

     

一种新的模糊自适应模拟退火遗传算法

针对遗传算法收敛速度慢,容易"早熟"等缺点,结合模糊推理,模拟退火算法和自适应机制,提出一种改进的遗传算法---模糊自适应模拟退火遗传算(FASAGA),并分析了该算法的性能和特点.实验研究表明,该算法比标准的遗传算(SGA)具有更快的收敛速度和寻优效果.

     

云决策分析方法

提出一种基于不确定性人工智能的决策分析方法.该方法利用云理论中的云变换和概念提升方法来刻画属性因素的概念云模型,并对每个因素都分配相应的云权重;使用X-条件云和极大判定法,找出每个因素的最佳评判语言云模型;让云权重参与综合评判,最终通过云计算得到基于云滴分布的综合评价结果.实验结果表明,与传统的模糊决策分析相比,它更具有易理解性,广普适性和高准确性等特点.

     

基于变精度粗糙信息熵的特征约简算法

为解决传统粗糙集不确定度量存在的局限,提出将变精度粗糙信息熵作为度量标准.该度量标准不仅具有变精度粗糙集良好的抗噪声干扰性能,而且具有基于信息理论的粗糙信息熵更全面反映系统不确定性的能力.给出了基于变精度粗糙信息熵的特征约简算法,实验结果表明该算法具有良好的运行效果.

     

基于云/神经网络的多属性模糊规则分类

针对模糊规则分类中数据边界硬性划分的局限性问题,建立了云-神经网络模型,并提出了基于云-神经网络的模糊规则分类算法.在不影响数据模糊性和随机性的基础上,将数据转化为规则,并利用神经网络的学习能力,进行多属性模糊规则分类.与传统方法相比,该方法在保证数据模糊性和随机性的基础上,提高了模型精度和分类准确率.应用实例表明了该方法的有效性和可行性.

     

一类自适应混沌文化算法

混沌变异进化算法忽略了混沌规律性,未充分利用知识来提高算法的局部收敛能力.为此,借鉴文化算法的双层进化结构,在文化算法的进化引导函数中引入自适应混沌变异策略,提出一种自适应混沌文化算法.利用进化过程隐含知识控制变异尺度,使知识引导个体能跳出局部较优解,在保证种群多样性的同时,实现进化后期的精细搜索.仿真结果表明,该算法可以有效提高进化收敛速度,具有较好的计算稳定性.

     

基于Agent的分形供应链自适应协同计算

应用分形、智能Ａｇｅｎｔ和神经网络自适应控制技术,研究分形供应链适应环境变化的结构模式和策略模式．探讨了分形供应链Ａｇｅｎｔ关联结构,提出了分形供应链双层自适应协同计算模式,论述了资源Ａｇｅｎｔ,信息协调Ａｇｅｎｔ,人机交互Ａｇｅｎｔ和领域计算Ａｇｅｎｔ之间的相互作用关系．以一个分形模块的策略协同为分析对象,研究了领
域单元的自适应协同计算模式,分析了分形模块的成本模型,并对基于Ａｇｅｎｔ交互的神经网络模型部分进行了算例仿真．

     

一种求解TSP问题的ACO & SS算法设计

提出一种求解旅行商(TSP)问题的新型分散搜索算法.将蚁群算法(ACO)的构解方法引入分散搜索(SS)算法,在搜索过程中既考虑解的质量,又考虑解的分散性.采用一种将蚁群算法的信息素更新技术与分散搜索的组合机制相结合的新型子集组合成新解的构解机制,同时采用动态更新参考集与临界准则策略来加快收敛速度.实验结果表明,该算法优于其他现有的方法,获得了较好的结果.

     

免疫克隆选择算法求解柔性生产调度问题

为减少计算复杂度,将具有解决复杂组合优化问题的免疫克隆选择算法应用于求解柔性生产调度问题.首先设计一种有效的抗原和抗体的数据结构,用抗原表示待调度的生产计划,抗体表示高效的柔性生产调度结果;然后着重设计了用于产生高效的柔性生产调度结果的克隆免疫算子;最后运用该模型对一个实际生产系统进行仿真调度决策,实验评估结果验证了算法的正确性和有效性.

     

贝 叶 斯 网 络 扩 展 研 究 综 述

贝叶斯网络是一种能够对复杂不确定系统进行推理和建模的有效工具,广泛用于不确定决策,数据分析以及智能推理等领域.由于理论和实际的需要,贝叶斯网络不断扩展,出现了各种模型和研究方法 .为此,综述了贝叶斯网络在不同领域的扩展模型以及在不同理论框架下的进展,并展望了未来的几个发展方向.