基于变精度粗糙集决策树的构造算法

在构造决策树的过程中,分离属性选择的标准直接影响分类的效果.基于变精度粗糙集的理论将属性重要度作为选择分离属性的标准.经实验证明,使用该方法构造的决策树与经典ID3决策树算法相比,具有复杂性低,能有效提高分类效果的优点.     

基于粗糙集的决策树优化算法

在粗糙集理论的基础上提出了一种新的决策树算法,把粗糙集中的近似分类精度及决策规则的确定性因子应用于决策树的构造,在算法形成的过程中提出抑制因子,对决策树进行修剪,避免了先生成决策树再修剪的繁琐步骤,且在每次划分时对条件属性值和决策属性值进行匹配考察,避免不必要的计算,进一步提高了算法速度．     

基于小波降噪的短波通信信号协议识别特征提取算法

利用特征波形匹配来识别短波通信信号协议是简单有效的方法,但易受噪声干扰,影响其有效性.而低信噪比是短波信道特征之一,为此引入小波降噪来构造具有优良抗噪声干扰性能的协议识别特征,以减小噪声对特征波形匹配度的影响.文章提出了一种新的协议识别特征提取算法,该算法通过统计不同信噪比条件下小波系数的波动性,实现了特征波形与待识别信号波形小波系数的合理取舍,并采用取舍后小波系数的匹配度作为识别特征.仿真结果表明,该识别特征能有效减小噪声干扰影响,在低信噪比条件下优势突出.     

基于多模式匹配的应用协议识别研究

针对网络监听中应用层网络协议类型多、端口动态化、负载变化频繁、关键词匹配难度大等问题。本文提出了一种能够不降低被监听网络性能的多模式匹配的应用协议识别算法。首先根据模式串集合前后缀关系进行分类,然后采用正、反向匹配算法进行处理,最后采用活跃规则的方式对协议规则进行调度。实验结果表明,新算法在模式集较大的情况下,能明显提高应用协议识别的效率,并减少资源消耗,适用于实行大规模网络监听的生产环境。     

基于VPRS的消费者决策心理研究

利用改进后的变精度粗糙集模型（VPRS）分析＂消费者决策心理调查问卷＂,样本包括910个大学生.通过设置一定的变精度值使得边界消失或接近消失,然后建立决策矩阵,构造布尔函数,应用吸收律进行化简,从而提取出男女大学生各自的消费决策最大通用规则,并且对这些规则进行了比较分析.实验表明,与经典粗糙集模型相比,该方法计算出的分类预测的准确率有了提高,且提取的规则更加简化,说明该方法是可行的.     

基于可能性混成自动机的CPS建模方法

针对环境中存在的不确定性因素对信息物理融合系统的影响,提出一种可能性混成自动机的信息物理融合系统建模方法。该方法以可能性混成自动机为建模工具,通过分析信息物理融合系统的体系结构,讨论衡量不确定性的可能性对信息物理融合系统软件运行时的动态影响。以汽车速度智能控制系统为例,说明该方法的有效性。     

基于神经网络的滞变结构在线识别

提出了一种适用于滞变结构的神经网络在线识别方法。通过对非线性滞变模型的适当变换，采用Adaline模型和LMS学习机制来实现对该模型的在线识别。数值模拟结果表明了该方法的有效性和实用性。     

基于人工智能的CPS系统架构研究

随着计算机技术、通信技术、传感器技术和自动化控制技术的日益成熟,信息物理融合系统开始在世界范围内出现。基于人工智能构建CPS系统,将信息物理融合系统拟人化,设计应用智能体实现人工神经元功能,云计算实现对应神经元的大脑反射区,多智能体通过总线广泛相连使得系统活灵活现。将基于人工智能产生式CPS系统架构应用到智能建筑环境测控系统中,这在将来智能建筑的发展中是必不可少的,符合未来智能建筑产业精神,也是本文研究意义所在。     

一种快速识别飞机仪表参数的算法

提出了一种快速识别阿拉伯数字０～９的算法,用于飞机仪表参数的识别。这种算法基于二值图像,先从二值图像中找出各数字的特征,然后再用决策树对这些数字进行分类。该方法不需对图像进行如细化、轮廓跟踪等处理,节省了大量图像处理时间,具有较高的识别速度,因而可用于实时识别。     

基于CPS标准的AGC控制策略分析

本文总结区域电网AGC调整控制的3种控制策略,重点介绍现代大型电网广泛采用的TBC控制模式,文中对NERC推出的A1／A2标准、CPS标准从原理、优缺点、控制标准及其电力公司强制执行标准做了叙述、比对,最后对目前应用较多的几种CPS控制策略进行了分析。     

粗糙集神经网络系统在车牌字符识别中的研究

以简化信息处理的复杂性并提高信息处理精度为目标,提出了基于粗糙集神经网络系统的车牌字符识别方法.提取训练样本的特征向量建立决策表,基于粗糙集理论对决策表属性进行约简,由约简后的属性构造神经网络识别器.车牌字符识别试验结果验证了系统的有效性.     

基于粗糙集的智能数据挖掘算法在风机监测中的应用

为了对风力发电机监测诊断过程中冗繁属性进行约简,提高监测诊断的效率和自动化、智能化水平。在运用自组织神经网络处理数据的基础上,运用改进粗糙集理论的属性约简算法及关联规则的数据挖掘方法,在风力发电机状态监测参数的优选和智能诊断中进行分析。这种方法不仅大大减少了特定属性信息提取的工作量,更在数据分析中发挥了自主式学习和决策的优越性。     

视频监控系统中协议融合的研究

本文在分析现有视频监控系统在互联互通方面存在问题的基础上,提出了一个多目标模糊决策的协议融合算法,设计了一个兼容异构系统的信令服务器。通过对呼叫数据包进行协议解析,计算每个约束条件的隶属度,参考隶属度进行综合评判,判定是否能够正常建立会话。实验结果表明,具有协议融合功能的视频监控系统能够与其他协议多媒体终端建立会话,可作为组建下一代大型视频监控网络的参考。     

基于Modbus协议的无线远程数据采集系统

在数据采集系统的设计中，通讯协议、通讯方式及系统构架的选择是很重要的．从实际应用的角度出发，并考虑系统的可扩展性，针对数据源往往比较分散且离控制中心较远的情况，提出一种数据采集系统：基于Modbus协议的无线远程数据采集系统．介绍了标准的通讯协议：Modbus协议，以及其在无线远程数据采集系统中应用，给出了数据采集系统的硬件设计及软件实现方法．     

多类别属性的定序分类模型

经典粗糙集方法是通过不可区分关系来获取知识的,但它对定性属性、定量属性以及准则属性同时出现的定序分类问题就显得无能为力。针对这种情况,给出一种基于扩展粗糙集的决策分析方法,该方法使用“不可区分-相似-优势”关系代替经典粗糙集中的不可区分关系来获取知识的粗糙近似,不但能够解决上述问题而且还能处理决策表中可能存在的不一致现象。最后通过一个实例说明新方法的有效性与优越性。     

改进分区蚁群算法在Ad Hoc网络路由中的应用

本文针对当前AdHoc网络路由的特点,在AdHoc路由优化算法基础上提出一种改进的蚁群算法。该算法首先将影响蚁群算法性能的参数作为遗传算法中的染色体,通过迭代找出最优的参数组合,然后对区域节点采用动态邻域分解的同时进行并行优化计算,最后将各子区域进行邻域全局连接得到最优解,该算法体现＂分而治之＂的思想。实验仿真结果表明,改进算法有效地提高了网络传输性能和通信效率,在性能上较基本蚁群算法有更大的优势。     

基于粗糙集的经济数据分析

随着社会的快速发展,各种数据急剧增长,如何从这些海量数据中提取有用的信息成为了一个很现实而且重要的问题。在粗糙集理论中,如何去除冗余信息,留下关键信息,从中提取规则是很重要的,而且从规则中分析出一些内在规律,这对辅助决策有很大的帮助。本文利用粗糙集理论,对经济数据进行分析,从中得到一些经济规则,进行辅助决策。     

基于网络的自动指纹识别系统

介绍了一种基于网络的自动指纹识别系统AFIS,提出模型框架,并对指纹图像处理技术、特征匹配及面向对象的数据库技术进行了讨论和分析.     

基于协议宏的自动丝网印花控制系统研究

自动丝网印花是近年来兴起一种印花设备,其控制系统由一个间歇运动的主电机和八个颜色工位印花往复运动电机组成。该系统采用一台PLC通过协议宏通讯控制九个变频器,研究了PLC与变频器进行通讯时的协议宏序列生成方法,频率、运行和监控等参数的编程,实现八色工位的印花,并能实时监测印花状态。实践应用证明该方法符合工艺要求、可靠性好。