基于敏感度分析的车站应急预案生成算法研究

为提高铁路车站的应急预案管理水平和应急处理能力,提出一种基于敏感度分析的案例推理方法的应急预案管理模型。运用面向对象的框架表示方法来进行案例表示和建立案例库,构建案例特征属性的层次结构。采用层次分析法确定车站紧急事件预案特征属性的权重,运用全局相似度算法对已有应急案例进行检索与匹配。实例证明该方法能有效提高车站应急决策效率,实现预案决策的信息化和智能化。     

基于案例推理的煤矿应急预案管理系统设计

针对文本形式的静态预案管理方式对事故发生时救援工作的指导不够精确、难以制定切实可行的救援方案的问题,设计了基于案例推理的煤矿应急预案管理系统。针对实际案例与历史案例的特征属性不匹配问题,提出差异相似度算法,该算法与案例推理中的最近相邻算法结合,能够从预案库中检索出相似度最高的历史案例,从而提高救援方案生成的效率。针对由于案例库不断增大导致查找对应预案变难的问题,给出了分级检索策略。实际应用结果表明,与传统的煤矿应急预案管理方式相比,基于案例推理的煤矿应急预案管理系统更能满足煤矿企业应急救援的及时性和针对性要求。     

异质信息环境下基于案例推理的应急决策方法

针对在突发事件应急决策中,信息表述为精确数、区间数、语言术语、直觉模糊数、中智数、梯形模糊中智数等多样性的特点,同时鉴于案例推理方法的简单易用,提出一种异质信息环境下基于案例推理的应急决策方法.首先,引入异质数据的距离及相似度测度,并基于偏差最大化方法计算异质信息属性权重;然后,基于综合相似度测度,采用案例推理的方法从案例库中找到与目标案例相同或者相似的历史案例,从而获得有效的解决当前突发事件的应急预案和处理措施;最后,通过一个应急突发事件案例验证所提出决策方法的可行性和有效性,同时与其他方法相比较验证其优点.     

基于案例推理的应急辅助决策方法研究*

将案例推理的方法应用到应急决策中,为应急决策提供了一种实用的科学辅助方法。在分析了应急案例特征的基础上设计了一种基于概念树—突发事件本体模型—事件元模型三层架构的应急案例通用的案例描述与组织方法;根据应急案例属性复杂及属性值缺失的问题设计了基于结构相似度和属性相似度双层结构的案例全局相似度计算算法,避免了传统最近相邻算法中的属性值缺失问题;最后通过基于案例推理的应急辅助决策原型系统的开发使设计方法得以实现,证明了该方法具有较好的实用性。     

考虑应急方案实施效果的突发事件应急方案生成方法

针对缺乏有效应急预案的一类突发事件应急响应问题,沿用基于相似案例分析的决策范式,提出一种考虑应急方案实施效果的突发事件应急方案生成方法.首先,计算目标案例与历史案例间的相似度,进而运用事先设置的相似度阈值筛选并构建有效相似历史案例集;然后,综合评估各有效相似历史案例的应急方案的实施效果,计算综合评价值,并提取综合评价值最大的有效相似历史案例的应急方案,生成目标案例的应急方案;最后,通过一个算例说明了所提出方法的可行性与有效性.     

考虑应急方案实施效果的突发事件应急方案生成方法

针对缺乏有效应急预案的一类突发事件应急响应问题, 沿用基于相似案例分析的决策范式, 提出一种考虑应急方案实施效果的突发事件应急方案生成方法. 首先, 计算目标案例与历史案例间的相似度, 进而运用事先设置的相似度阈值筛选并构建有效相似历史案例集; 然后, 综合评估各有效相似历史案例的应急方案的实施效果, 计算综合评价值, 并提取综合评价值最大的有效相似历史案例的应急方案, 生成目标案例的应急方案; 最后, 通过一个算例说明了所提出方法的可行性与有效性.     

基于多属性效用匹配的应急案例检索方法研究*

案例推理是一种依靠历史案例经验来指导人们认识和解决问题的方法,比较适用于信息缺失却需要快速反应的应急决策领域。鉴于非常规突发事件与常规突发事件存在诸多差异,在应急案例库中很难检索到与当前所发生的非常规事件相似的案例,从而可能导致应急案例检索系统失效。为了解决这一难题,首先把非常规突发事件按照时间序列划分成若干阶段,对每一阶段的特定子事件即常规突发事件进行匹配与检索。随后以证据理论为主要工具,构建基于多属性效用匹配的应急案例检索模型并求解算法,为应急决策提供技术支持。最后的实例分析验证了所建模型的有效性和可行性。     

蚁群聚类在民族突发事件应急决策中的应用*

首先使用混合属性数据集表示民族突发事件中的数值信息和类属信息;然后,考虑到每个属性拥有不同权重因子,改进了蚁群聚类算法中相似度密度的计算方法;在此基础上,给出了一种混合属性数据集蚁群聚类算法。聚类分析结果表明,应用该算法能得出民族突发事件的发生规律,因此该算法可用于民族突发事件的应急智能辅助决策。该算法是应急预案自动生成等工作的基础,明确给出了未来工作的内容、方法和步骤,为维护国家安全提供了智能化支持。     

基于案例属性特征区间相似度的改进算法研究

基于案例推理的关键是确定问题案例与案例库中的案例属性特征的相似度.针对相似度的算法问题,在分析比较多种已有算法的基础上,提出一种解决感知信息和案例库中的案例属性特征均为不确定或不完整信息的区间相似度计算模型,论证了该模型的计算结果适用于特定区间内微小区间相似的问题.结合某型艇抗沉辅助决策系统的预案推理问题,对已有的算法求解结果进行比较,证实该模型可提高案例相似度的计算结果灵敏度.     

一种基于案例属性特征的区间相似度改进算法研究

基于案例推理的关键是确定问题案例与案例库中的案例属性特征的相似度,针对相似度的算法问题,在分析比较多种已有算法的基础上,提出了一种解决感知信息和案例库中的案例属性特征均为不确定或者不完整信息的区间相似度计算模型,论证了该模型的计算结果适用于特定区间内微小区间相似的问题。结合某型艇抗沉辅助决策系统的预案推理问题,对已有的算法求解结果进行比较,证实了该模型提高了案例相似度计算结果灵敏度。     

模糊线性支持向量回归机

该文研究了当训练点的输出为三角模糊数时,支持向量回归机的构建问题。首先将模糊回归问题转化为模糊分类问题,并将求模糊最优分类超平面问题转化为求解带有模糊决策的机会约束规划问题。利用基于模糊模拟的遗传算法求解带有模糊决策的机会约束规划,得到模糊最优分类超平面(模糊方程),解模糊方程得到模糊回归函数。在此基础上,得出模糊线性支持向量回归机(算法)。从而较好地解决了支持向量机中含有模糊信息的模糊回归问题。最后,给出显示模糊线性支持向量回归机特点的模糊支持向量集的定义。     

模糊聚类计算的最佳算法

给出模糊关系传递闭包在对应模糊图上的几何意义,并提出一个基于图连通分支计算的模糊聚类最佳算法.对任给的n个样本,新算法最坏情况下的时间复杂性函数T(n)满足O(n)≤T(n)≤O(n²).与经典的基于模糊传递闭包计算的模糊聚类算法的O(n³logn)计算时间相比,新算法至少降低了O(n相似文献   

一种基于关系模型的模糊数据库系统模型

数据库管理系统的广泛应用，使得数据库的研究也随之快速发展，如何表达模糊数据，如何执行模糊查询越来越成为数据库研究的重要课题之一，提出一个基于关系模型的模糊数据库系统的理论模型，利用模糊集的方法表达模糊数据，模糊查询和模糊关系，最后给出了一个模糊数据库系统实现的例子。     

一种基于模糊感知器的模糊神经分类器

隶属函数应能客观反映模式的不确定性分布情况, 模糊神经分类器中为每个输入特征划分相同数量的模糊变量显然是不合理的. 针对这一问题, 根据模糊积分的思想, 本文通过分析隶属函数的变化曲线来确定模糊密度, 以此为依据为输入特征划分合适的模糊变量, 并以Iris数据集为例验证了该方法的有效性.     

一种基于模糊感知器的模糊神经分类器

隶属函数应能客观反映模式的不确定性分布情况,模糊神经分类器中为每个输入特征划分相同数量的模糊变量显然是不合理的.针对这一问题,根据模糊积分的思想,本文通过分析隶属函数的变化曲线来确定模糊密度,以此为依据为输入特征划分合适的模糊变量,并以Iris数据集为例验证了该方法的有效性.     

基于改进的模糊神经学习算法的模糊规则优化

对“改进的模糊神经学习算法”(DevelopedNeuro-FuzzyLearningAlgorithm)简单介绍,并针对这一新算法的缺点,提出了新的聚类方法得到最佳的规则数,利用模糊权值优化规则来改进这个算法,降低算法的时间复杂度,简化神经网络。     

Uncertain probabilities III: the continuous case

We consider joint probability density functions where some of the parameters are uncertain. We model these uncertainties using fuzzy numbers producing fuzzy joint probability density functions. Then we study the fuzzy marginal densities, the fuzzy conditional densities and fuzzy correlation. We look at one particular fuzzy joint density: the fuzzy bivariate normal. An application in fuzzy reliability theory is presented.     

模糊控制器输出值不变的两个充分条件

模糊控制器通常由模糊化、模糊推理以及清晰化三部分构成, 而模糊推理决定了一个由输入论域到输出论域的模糊映射. 当模糊映射为常值映射时, 任意选择模糊化和去模糊化方式, 模糊控制器的输出值不因输入信号变化而改变. 本文给出了模糊映射为常值映射的两个充分条件, 并将结论从单入单出模糊系统推广到多入单出模糊系统.     

模糊本体之必然:基于人的认知特征的分析

本体是人对客观事物及其相互关系的认知成果,表现形式为概念及概念关系,二者均以语词称之。人只能自如应用有限的语词,致使人的认知有两个必备特征:一个语词指称多个概念,即以变动概念外延的方式减少概念的数量;一个语词指称多个概念关系,即以隶属度的形式归并概念关系的种类。前者对应模糊概念,后者引出模糊概念关系,由两者构成的模糊本体就是符合人的认知规律的客观世界在人脑中的必然反映。作为科学术语的"模糊",是指有效解决语词有限性与客观事物无限性矛盾的认知方式。模糊本体是本体的一般形式,更接近客观世界之真实,其模糊识别与模糊推理的功能更有利于支持人的认知活动。模糊本体内置于机器是信息处理智能化之必然,模糊本体表示的机器形式目前为OWL文档。举例示意了模糊本体的构建过程。     

一种基于模糊熵的模糊分类算法

在模糊ID3算法中,用模糊分类熵选择扩展属性,以自顶向下的方式递归地构建模糊决策树,对数据进行分类。提出了一种基于属性模糊熵的模糊分类算法,不同于模糊ID3算法,模糊条件属性的模糊熵作为权值用来对相对模糊频率进行加权,综合考虑各个模糊条件属性对分类的贡献。实例分析和实验结果表明了这一算法的有效性。