泛组合运算模型研究

泛逻辑学是在模糊逻辑的基础上,分析命题之间关系的连续可变性。提出了“广义相关性”和“广义自相关性”两个重要的概念,将命题连接词运算模型定义为由相关性所控制的算子簇,实现了命题连接词运算模型的柔性化。其中泛组合运算模型是为了满足连续值逻辑中综合决策的需求而提出的。目前仅有二元模型,在实际应用中迫切需要多元模型。但由于泛组合问题的复杂度随着“元”的个数增加而急剧增大,其设计有一定的难度。提出了多元泛组合运算模型和生成元加权零级泛组合运算模型,从而不仅满足了应用中多元综合决策的要求,还进一步完善了泛逻辑学中的命题连接词理论。     

一级泛非运算研究

何华灿等1996年提出关于不确定性推理的泛逻辑,对泛非运算给出了它的零级形式N(x)=1-x.本文讨论它的一级形式,内容包括不确定性的级,一级泛非现象,一级泛非公理,一级泛非运算N(x,h)的定义、主要性质和生成方法.这对深入认识不确定性及其逻辑规律,完善泛逻辑理论具有重要意义.     

基于零级泛与运算的谓词形式系统及其可靠性*

对基于零级泛与运算的一阶谓词演算形式系统进行公理化。通过引入全称量词和存在量词,建立与命题形式系统ULh∈(0,1]相对应的一阶谓词形式系统ULh∈(0,1],证明了其可靠性定理和演绎定理。从而得到所给形式系统中的定理均为重言式,保证了推理的有效性。     

不等权泛组合运算模型研究

实际复杂系统中的各因素一般具有不同的权重,针对现有的泛组合运算模型描述的是一种理想的等权情况,给出了两种广义加权算子模型,并据此提出了一种不等权泛组合运算模型,从而可以更准确地处理复杂系统中各因素间关系的不确定性问题.     

不等权泛平均运算模型研究

泛平均运算模型是为了满足连续值逻辑中逻辑折衷的需求而提出的.鉴于现有的泛平均运算模型描述的是一种理想的等权情况,给出了两种加权算子泛平均运算模型,提出了一种不等权泛平均运算模型及其对偶模型,并指出加权算术平均算子、加权几何平均算子、加权调和平均算子、广义加权平均算子等都是其对偶模型的特例.最后比较了广义加权平均运算模型和不等权泛平均运算模型的异同.     

不等权泛平均运算模型研究

泛平均运算模型是为了满足连续值逻辑中逻辑折衷的需求而提出的。鉴于现有的泛平均运算模型描述的是 一种理想的等权情况,给出了两种加权算子泛平均运算模型,提出了一种不等权泛平均运算模型及其对偶模型,并指 出加权算术平均算子、加权几何平均算子、加权调和平均算子、广义加权平均算子等都是其对偶模型的特例。最后比 较了广义加权平均运算模型和不等权泛平均运算模型的异同。     

任意区间上的泛组合运算模型研究

泛组合运算为处理复杂系统中因素间相互冲突或协调的关系提供了有效解决途径。针对传统泛组合运算模型是基于单位区间[0,1]的理想情况,重点对在任意区间上取值的泛组合运算模型进行研究,给出并严格证明了其具有的一系列重要性质,为泛组合运算模型在控制中的应用提供了有力的依据。     

基于零级泛与运算的谓词形式系统及其完备性

泛逻辑是在研究柔性世界逻辑规律时发现的一个新的连续值的逻辑体系,它通过引入广义相关性和广义自相关性刻画命题之间的相互关系.本文主要解决基于零级泛与运算的一阶谓词演算形式系统(V)ULh∈(0,1]的完备性.通过引入全称量词和存在量词,建立与命题形式系统ULh∈(0,1]相对应的一阶谓词形式系统(V)ULh∈(0.1],并证明其完备性定理.从而得到系统(V)ULh∈(0,1]的语义和语构是和谐的.     

基于泛组合运算的分类器融合

本文介绍了一类可用于分类器融合的泛组合逻辑算子，同时作为方法论基础研究了基于案例学习的泛逻辑运算符（算子）构造和选择方法，并以此构造分类器的融合器，实验数据集选择了UCI的spam数据集，并同其他融合方法进行了对比。结果表明本文所述方法具有较低的错误率和相应较高的查全率。     

基于幂零泛与运算模型的命题模糊逻辑

本文讨论了泛与运算模型T(x，y．h)(h∈(o，0．75))的一些性质；证明了泛与运算模型T(x,y,h)(h∈(0，O.75))是一个幂零三角范数；而且泛与运算模型T(x，y．h)(h∈(0，0．75))与泛蕴涵运算模型，(x，y，h)(h∈(0，0.75))是一个伴随对；进一步证明了([0，1].∨，∧．*，→．0，1)作成一个MV-代数。给出了基于幂零泛与运算模型T(x，y,h)(h∈(0，0.75))的模糊命题演算系统PC(T),证明了此命题演算系统与Lukasiewicz逻辑命题演算系统是等价的。     

作战计划生成方法研究现状与展望

作战计划质量的高低事关战争的成败,而作战行动序列生成是计划制定的关键。目前作战计划生成面临着行动状态搜索空间大,无法有效处理战场不确定因素对计划执行效果的影响,不能满足现代战争非线性、不确定性需求等问题。为此,分别从经典计划生成和作战计划生成中的理论与应用两个方面分析了国内外的研究现状,特别是针对作战计划生成问题中传统的、基于效果作战的以及不确定性的作战行动序列生成方法进行了系统及深入的阐述,进而指出当前该领域的主要研究方向,这对于现代战争中作战计划的生成具有重要指导意义。     

铁路行车事故救援决策方法研究

传统的铁路行车事故救援多采用人工方式给出救援方案,但事故受多方面因素的影响,救援人员很难及时的给出科学合理的救援方案.针对已有救援知识不完备、不系统的特点,提出规则推理(Rule-based Reasoning,RBR)和案例推理(Case-Based Reasoning,CBR)相结合的两级分层推理框架,给出了系统流程图,说明了RBR与CBR的具体实现方法,并将自组织特征映射网络(Self-Organizing Feature Map,SOFM)应用到事例检索中,有效地提高了检索的效率.仿真实验结果表明系统取得了良好的效果.克服了单一推理的缺点,实现了对救援理论和经验的复用,提高了系统的效率和综合推理能力,并使系统具有了学习能力.研究结果为进一步应用奠定了基础.     

定点DSPs的定标及其运算方法

分析了定点DSPs的定标问题，讨论了定点运算中的Qs值选择和解决数值超范围的方法，提出了定点DSPs加法的通用处理方法，并就定点运算程序设计中的一些具体问题进行了讨论。     

浅谈变电运行中等电位倒闸操作的应用

倒闸操作是变电运行的重点和难点工作之一,倒闸操作的正确性直接关系到操作人员的人身安全及设备的安全运行,如果操作不当,将会导致整个电力系统处于崩溃的边缘,其重要性不言而喻。分析了倒闸操作的基本原理和存在的问题,并探讨了变电运行中等电位倒闸操作的具体程序。     

uClinux系统分析及嵌入式操作系统的一个开发实例

结合开发基于Motorola M68VZ328微处理器的嵌入式系统的实际经验，较为详细地探讨了uCLiunx的特点及通过一个实例来介绍如何利用现有的Linux开放资源开发新的嵌入式操作系统。     

广义菌群优化算法

为提高菌群优化算法的性能,将群体聚集机制和自适应策略集成到趋药性操作中,取消聚集操作,构造出新的趋化操作,在趋化循环中引入自适应扩散机制,提高其克服“早熟”的能力,重新定义健康度,减少计算复杂性,得到了一种新的群体智能优化方法—广义菌群优化算法(GBFO, Generalized Bacterial Foraging Optimization)。通过10个复杂Benchmark函数的计算进行算法性能测试,并与几个典型的算法进行了实验比较,结果表明,GBFO算法在搜索能力和稳定性、求解质量和效率等方面优于其他典型算法的比率分别达到80%~90%,70%~80%,验证了该算法的优越性能。     

IT运维框架研究

根据国内外先进IT技术规范和运维服务经验,从专业角度剖析了企业提供完善的IT运维服务所需要的必要资源,主要包括服务能力、人员、资源、技术、过程、IT运维支撑平台6个方面的运维框架体系,该IT运维框架体系使IT运维服务得到了有效的保证,可以有效地提高IT运维服务行业的服务质量并提升IT运维服务水平。     

基于知识图谱的水工程联合调度计算方案生成技术研究

人工方法构建水工程联合调度计算方案工作效率低且容易产生人为错误,为更好地生成水工程联合调度计算方案,研究和探索如何应用知识图谱技术实现计算方案的自动生成。研究领域知识图谱概念和物理 2 种模型的构建,以及知识图谱存储、检索和推理方法,并以淠河流域为例应用专题知识图谱的检索、推理方法, 将检索和推理结果存储为规定的数据内容和格式,即所需的水工程联合调度计算方案。研究表明：专题知识图谱是构建水工程联合调度计算方案的信息载体,专题知识图谱的检索、推理是水工程联合调度计算方案自动生成的主要方法。相对于传统人工方法,基于知识图谱技术生成大规模的水工程联合调度计算方案更加准确和高效。