一种基于规则的试题自动生成算法

提出了一种基于规则的试题自动生成算法，该算法具有较强的交互性、公平性和客观性，可适用于多类课程的考卷．     

基于决策规则的属性约简算法

属性约简是粗糙集的核心问题之一。本文基于决策规则给出属性约简相关结论和属性重要性,提出启发式约简算法,引入黄金分割法思想,提高算法效率,并以实例验证算法有效性和正确性。     

基于粗集的决策规则生成方法

本文首先介绍了粗集理论和布尔推理相关概念 ,在此基础上给出了一种根据分辨函数的计算从决策表中生成决策规则的方法     

一种基于粗糙集理论的决策规则提取方法

粗糙集理论是一种新兴的数学工具,用于分析、处理不确定或不完整的复杂信息,适合于从大量复杂的数据中发现隐含的、潜在有用的规律。提出了一种基于粗糙集理论的决策规则提取方法,通过重要度分析和属性约简,找出影响决策属性的关键因素。通过值约简,得出决策规则。运用该方法对大学生自主学习风气与能力培养之间的关系进行研究,实例分析表明,这种新的方法具有实际应用价值。     

基于粗集的决策规则生成方法

本文首先介绍了粗集理论和布尔推理相关概念。在此基础上给出了一种根据分辨函数的计算从决策表中生成决策规则的方法。     

一种基于粗糙集理论的规则提取的方法

提出了一种基于粗糙集理论的规则提取的新方法。利用粗糙集理论直接生成确定性基本决策规则和不确定性基本决策规则,形成信息系统的基本决策规则库。同时,证明了任一确定性规则都可以由确定性的基本决策规则生成。最后,给出了规则提取的算法描述,分析了算法的性能。     

关联规则的开采算法在文本分类中的应用

阐述传统关联规则开采模型,提出新的文本关联的开采算法,并将其应用到文本分类中.     

关于产品定价决策规则

对某重型机械设备公司所实施企业流程再造的措施后，企业绩效未能得到持续改善的情况进行分析研究，通过应用“ITHINK”软件(一个BPR软件包)对公司的实际运作进行了模拟，发现由边际利润和市场份额决定产品价格的定价决策规则是制约公司利润增长的根本因素。由此可见，再造企业的产品定价决策规则，能够使公司的净收益大幅度增长。企业流程由企业行为决定，而企业行为受企业规则支配。可以预见，企业流程再造的下一个重点应该是“再造企业规则”。     

一种模糊关联规则算法

针对普通关联规则不能表达挖掘对象中模糊信息的关联性，给出了一系列有关模糊关联规则的定义，并提出一种基于树形结构的模糊关联规则挖掘算法（FARMBT）。实验结果表明，FARMBT算法是有效的。     

标准近似实数及其应用

符号“０＋”是一个标准近似实数．数列｛１２ｎ｝的可达标准近似极限为０＋．符号“０＋”能反映这个数列的“万世不竭”的状况．设函数ｆ（ｘ）在ｘ０的左右侧标准近似导数存在,则ｆ（ｘ）在ｘ０取得极大（小）值的充要条件是：左标准近似导数ｆ′（ｘ－０）＞０（＜０）;右标准近似导数ｆ′（ｘ＋０）＜０（＞０）．     

广义特征矩阵及其应用初步

属性约简,即在保持知识库的分类或决策能力不变的条件下,删除其中不相关或不重要的属性,是Rough set理论的核心研究内容之一.决策表属性重要性度量方法是决定属性约简算法性能的重要启发式信息.合理的属性重要性度量方法,将有助于提高启发式搜索算法的效率和优化效果.针对基于分辨矩阵的属性重要性度量的缺陷,提出了广义特征矩阵概念,并在分析其性质的基础上,建立了一种新的基于广义特征矩阵的属性重要性分层度量方法,该方法不需要计算属性重要性的权值而直接给出重要性的排序,具有分辨能力强,度量准确的特点,对决策表的属性约简和知识荻取有重要应用价值.     

基于粗糙集的决策树规则提取算法

针对ID3算法用信息增益作为在各级非叶节点上选择属性的标准的局限性,结合统计学独立检验思想,给出一种新的属性依赖性和重要性定义,以新的属性重要性为启发式信息设计决策树规则提取算法。实例分析的结果表明,该算法能提取更为简洁有效的决策规则。     

免疫算法及其应用研究进展

阐述了免疫算法的基本概念,对几种传统的典型算法进行了讨论,包括基于群体的免疫算法(否定选择算法、克隆选择算法)和基于网络的免疫算法、免疫遗传算法等;同时引入并分析了几种新型算法模型:免疫策略算法、模糊AIS(artificialimmune system)和危险模型等.最后在克隆选择原理的基础上,提出了一种改进的并行免疫进化算法框架,并对算法机理和运行流程进行了描述,对其应用领域进行了探讨.     

A novel chaotic optimization algorithm and its applications

This paper presents a chaos-genetic algorithm (CGA) that combines chaos and genetic algorithms. It can be used to avoid trapping in local optima profiting from chaos’randomness,ergodicity and regularity. Its property of global asymptotical convergence has been proved with Markov chains in this paper. CGA was applied to the optimization of complex benchmark functions and artificial neural network’s (ANN) training. In solving the complex benchmark functions,CGA needs less iterative number than GA and other chaotic optimization algorithms and always finds the optima of these functions. In training ANN,CGA uses less iterative number and shows strong generalization. It is proved that CGA is an efficient and convenient chaotic optimization algorithm.     

遗传算法在结构优化中的应用

主要介绍了遗传算法的特点和实现方法。针对遗传算法在优化进程中易陷入局部最优解的弱点,通过桁架优化设计实例证明,采用保护优良个体和改变参数设置的措施,可以使遗传算法的搜索速度和获得全局最优解的可靠性大为提高。     

遗传算法在结构优化中的应用

主要介绍了遗传算法的特点和实现方法.针对遗传算法在优化进程中易陷入局部最优解的弱点,通过桁架优化设计实例证明,采用保护优良个体和改变参数设置的措施,可以使遗传算法的搜索速度和获得全局最优解的可靠性大为提高.     

配装-运输集成决策模型及其遗传算法

为了充分利用运输工具的装载力和优化运输路径,在充分考虑货物重量、体积及车辆装载力等约束条件下,建立配装 运输集成决策模型并用基于自然数编码的遗传算法对其求解.通过对高复杂度条件下的“遗传特性”分析,算法采用最大保留交叉及自适应交叉变异,最大限度地保留了父代的优良特性,改善基本遗传的“早熟”特性、增强算法的寻优能力并提高了解的精准度.编制了运行平稳的计算机程序,实例计算表明：配装-运输集成决策模型及算法可行有效,不仅使配送总行程节约了26.6%,而且使车辆载重量和体积平均利用率分别达到88%和86%.     

Membrane-inspired quantum bee colony optimization and its applications for decision engine

In order to effectively solve combinatorial optimization problems, a membrane-inspired quantum bee colony optimization （MQBCO） is proposed for scientific computing and engineering applications. The proposed MQBCO algorithm applies the membrane computing theory to quantum bee colony optimization （QBCO）, which is an effective discrete optimization algorithm. The global convergence performance of MQBCO is proved by Markov theory, and the validity of MQBCO is verified by testing the classical benchmark functions. Then the proposed MQBCO algorithm is used to solve decision engine problems of cognitive radio system. By hybridizing the QBCO and membrane computing theory, the quantum state and observation state of the quantum bees can be well evolved within the membrane structure. Simulation results for cognitive radio system show that the proposed decision engine method is superior to the traditional intelligent decision engine algorithms in terms of convergence, precision and stability. Simulation experiments under different communication scenarios illustrate that the balance between three objective functions and the adapted parameter configuration is consistent with the weights of three normalized objective functions.     

通用突变控制方法及其在潜艇中的应用

运用非线性动力学和突变理论,研究了高维系统建立具有理想特性突变的控制方法.引入冲失滤波器保证系统平衡点不变,并利用隐式判据、中心流形定理以及规范形法确定控制增益.以潜艇空间运动为例,阐述计算的全过程.该控制方法简便、快捷,可广泛应用到实际控制系统的设计中.     

基于Kriging插值的数字地图生成算法研究

提出基于Kriging法进行水深数据插值形成规则网格数字高程模型的算法,对海底数字地图的模拟具有重要参考价值,是海底地形匹配定位技术研究的关键.数字仿真结果证明该算法可行.