基于灰色系统理论的最优路径选择方法

车载交通流诱导系统的作用之一是路径优化。给定一个OD(origin-destination)对,可能有很多条可行的路径。有效的交通流诱导系统应该能够辅助驾驶员根据他的要求(喜好)来选择一条最优的路径。本文充分考虑了驾驶员在路径选择中的不同要求,并利用灰色系统理论建立了一种根据驾驶员的偏好选择最优路径的方法。     

基于免疫算法的物流配送车辆路径优化问题研究

物流配送车辆路径优化问题是近年来物流研究中的一个热点,但由于它是一个NP难题,较难得到最优解和满意解。本文将一种新型的启发式算法——免疫算法用于解决该问题。免疫算法具有很好的全局搜索能力和收敛性,能够很好的解决这类问题,实例也证明了该方法是可行和有效的。     

船舶设备管理灰色多级评判及计算机支持系统

建立了船舶设备管理的评价指标体系，采用多层次灰色综合评价模型对船舶的设备管理进行评价，建立了其计算机支持系统，并通过实例证明了该模型的可行性和有效性。     

产品设计方案的多目标决策分析及其智能支持系统

用模糊多目标决策方法对产品设计方案进行决策分析并设计出相应的智能计算机支持系统，实例证明这一方法在实际应用中是有效的和可靠的。     

基于小波网络和证据理论的多源信息融合系统研究

在多源信息融合中，不确定、不完整和冗余现象普遍存在。为了解决这个复杂问题，本文首先利用相空间重构理论对输入的信息在相空间中进行重构，以充分提取相关信息。然后在重构相空间上，利用模糊理论、小波网络和遗传算法对上述重构信息进行了时间域信息融合。最后，利用D—S证据理论将时间域融合结果进行了空间域信息融合，并根据决策规则进行了决策。结果表明．据此形成的分布式多源信息融合系统具有良好的目标探测能力、抗干扰能力和容错能力。     

基于粗集理论和支持向量机的多源信息融合方法及应用

针对目前多源信息融合存在的问题,本文提出采用模拟人类思维的方法来实现信息融合.该方法首先利用粗集理论的强定性分析能力对多源输入信息进行约简,消除了样本中的噪声和冗余,在此基础上,再利用支持向量机对约简信息进行融合.为了获得最优的融合精度,该方法还利用遗传算法对融合进行了优化.文字识别的实例研究表明,该方法具有良好的容错性、稳健性和准确性.     

基于粗集理论和支持向量机的道路网短时交通流量预测*

为了解决城市交通流量预测问题,研究道路网中多断面同时作用的情况,先将各断面交通流时间序列在相空间中重构,以充分提取交通流中的相关信息,然后应用粗集理论的强定性分析能力对输入信息进行约简,消除了样本中的噪声和冗余。在此基础上,再利用支持向量机对约简信息进行预测。为了获得最优的预测精度,该方法还利用遗传算法对预测进行了优化。实例研究表明,该方法的预测效果令人满意,在交通控制领域具有较大的应用潜力。     

基于粗集理论和证据理论的多源信息融合方法

本文针对多源信息融合问题，首先利用基于Kohonen网络的离散化算法和粗集理论对样本信息进行离散化和约简，形成了待决策问题的经验决策表．在此基础上，利用经验决策表以及粗集理论和证据理论的关系，计算了待决策信息的有关证据的基本概率指派和条件概率指派．最后，按照合成规则对上述条件概率指派进行了合成，并根据决策规则进行决策．实例研究表明，该方法实验结果令人满意．     

一种混合式的实时智能信息融合系统设计

面对复杂实时的工作环境,设计一个高性能的、可靠的信息融合系统尤为重要。针对这一问题,以专家系统技术为基础,综合运用数据库技术、黑板理论和神经网络理论,对复杂融合系统进行了一些研究,在此基础上,设计了一种混合式实时智能信息融合系统,并对系统中的融合功能系统、知识库、知识获取模块、数据库和黑板分别进行了具体阐述。