基于定性模型的定性仿真方法

定性仿真在定性推理中起着核心作用．本文将介绍基于定性模型的定性仿真法的基本内容,讨论支持其走向实用的主要方法和技术,并展示其在若干领域中的应用．     

动态系统的定性推理：定性模型的建立与定性仿真方法

本文首先介绍了动态系统的定性推理的产生背景，发展概况以及定性推理的实际应用前景，然后以Ｋｕｉｐｅｒｓ的定性仿真理论为中心介绍了定性推理的基本原理及方法，其中重点介绍了动态定性仿真算法ＱＳＩＭ和定性推理的最新发展，并对存在的问题进行了探讨。     

基于模型的定性仿真的研究现状

基本方法定性推理是Al的重要分支。定性的含义是指推理中使用的信息和推理的结论都是定性的(本质上是离散的而非连续的)。定性推理的目的是对物理现象作解释且解释的粒度较粗,具有较高的知识层次,是对物理现象宏观行为的描绘[lJ;它与实际物理系统的关系极为密切,从而可根据实际物理背景验证Al及定性推理理论和方法的正确性,便于实现可用的系统。在信息量巨大,数据繁多,系     

定性辨识能力增强的数据流定性化方法

给出一种定性辨识能力增强的数据流定性化新方法,这一技术采用线性最小方差拟合和偏度测试构造定性核心函数序偶对在数据流上移动的固定长度观测窗中数据进行核心计算,将数据流划分为由变量定性值,一阶导数和二阶导数构成的三元组确定的定性状态序列,这种数据定性化过程对定性知识获取和不确定系统描述具有信息完全和直观性,简单性的优点,降低了辨识算法的复杂性和不确定性。     

复杂性和意义含糊问题的定性仿真和控制

许多系统是高阶、时变、非线性，传统的模型分析方法不容易应用。定性推理能避免复杂的数学计算，定性推理有吸引力是因为它涉及到物理系统一般原理的描述，这意味着一个特殊的定性模型能用于描述一个大范围的起作用的条件。在工程上定性推理用于监控和诊断。本文阐述如何用定性推理技术去仿真和控制液位系统的问题。     

可信度增强的模糊定性仿真

为了建立一种有效的形式化方法,期望利用对象的不完全信息得到系统行为最为重要的结论,结合定性推理、模糊集合的概率论三种理论,发挥模糊集合在常识知识描述和概率论在解决随机性上的优点,本文提出了一种可信度增强的模糊定性仿真方法.     

定性仿真和功能推理在系统故障诊断中应用

针对电路系统的特点,提出一种基于定性仿真和功能推理的故障诊断方法。在对电路系统进行简化与拆分的基础上,建立元件的定性仿真模型,对拆分后的电路系统进行定性仿真和推理,确定系统中功能执行元件的工作状态,并与实际的电路进行比较,从而将故障进行隔离定位。仿真实例说明了该方法的有效性。     

基于有向图的定性模型分解方法

模型分解是减小系统复杂程度、降低仿真运行代价的有效手段，当前许多定性仿真理论，由于仿真代价过高等原因而难以处理大规模系统。针对这种状况，文中对定性理论中常见的因果关系有向图形式表示的结构模型，给出一种模型分解方法，通过实例给出了具体的分解并与定性理论中别的方法作了简要比较。     

定性预测系统的建模方法

论述了基于云模型的不确定预测系统的建模方法,将预测过程拟成一个不确定控制系统,将作为系统输入的预测因素和系统输出的预测对象均以定性概念表示,并给出了定性预报的算法及实现机制。     

定性仿真理论研究及其应用

本文对定性仿真做了研究;在此基础上,应用一个实例对定性仿真算法分析。     

线性系统的定性控制方法

根据被控对象的定性数学模型，设计一种定性控制器，精确数学模型是很难得到的，然而有很多对象，可知道它的工作机理，根据这种机理，能够建立定性数学模型，如果系统是线性的，将得到一种定性控制算法。     

基于定性状态模型的定性控制方法研究

针对某些复杂系统难以获得精确数学模型来实现有效控制这一问题,采用定性状态模型来描述含有不确定性的非线性系统,提出了一种定性控制方法。首先通过对系统状态的定性划分,采用基于定性推理的自动机建立被控系统定性状态模型,然后设计基于系统定性状态模型的定性控制器,并给出了控制器设计的一般步骤。最后以液位控制系统为例,建立了液位对象的定性状态模型并设计了定性控制器,仿真结果表明该方法的有效性及其理论价值和应用前景。     

面向分段函数的定性仿真算法PQSIM及其在脑电图研究中的应用

应用最广泛的QSIM算法针对的是连续函数,无法处理不同状态满足不同约束的问题。PQSIM算法作了相应改进,增加两个新的约束：判断约束IF和赋值约束EQ,限定约束作用的状态集合,从而可以有效地对分段函数系统进行定性仿真。该文以其在脑电图定性产生模型中的应用实例验证算法的正确性,同时也展示出PQSIM算法为脑电图研究开辟了新路。通过时间复杂性计算证明PQSIM算法是一个高效的定性仿真算法。     

Qualitative economic reasoning: a disequilibrium perspective

Extending a qualitative simulation of a market-based equilibrium model, this paper demonstrates the technical applicability of partial simulation from a more realistic disequilibrium viewpoint, where a market cannot be cleared promptly and it is subject to quantity constraints of spillover from other imbalanced markets. Some well-known observations of disequilibrium economics such as the effectiveness of policy change in relation with disequilibrium regime are proven to be correct in qualitative reasoning and simulation.     

基于云模型定性规则推理的分类方法

根据粗糙集原理和模糊集理论,提出了一种基于云模型定性规则推理的分类方法,利用云的相关理论获得多条件单规则中包含隶属度的决策表,结合模糊模式识别技术进行样本分类。针对一些数据对象分别隶属于不同类别的情况,用定性概念来代替模糊集中的定量数据并建立二元关系,能对连续型数据进行更为简单合理的＂软＂分类,从而使基于定性概念的算法模型符合人类思维方式。     

Problems in Representing Liquid Tankswith Monotonicity Constraints: A Case Study inModel-Imposed Limitations on the Coverage ofQualitative Simulators

We subject a basic qualitative modelwhich appears throughout the qualitativereasoning literature (the ``bathtub' or liquidtank model) to a detailed theoretical analysisof its representation properties. We show thatthe standard model for this family of systemsdoes not cover the intuitive concept ofreal-world tanks, in that there are both simpletanks that do not obey the model, and thatthere are physically impossible shapes that doobey it and get considered by qualitativereasoners using the model. We demonstrate thatthese modeling problems may lead to a markeddecrease in the usefulness of employingqualitative reasoners in some cases. Weconclude that one should be careful aboutmaking both the assumptions required by themodel and the algorithm, and the family ofsystems that are actually reasoned about,explicit in the presentation of qualitativereasoners' output.