一个基于QSIM算法的定性仿真系统GQSS

定性仿真是目前人工智能、仿真技术等领域一个新颖的研究方向，文中重点介绍了作者研制折一个基于ＱＳＩＭ算法的实验性通用型定性仿真系统ＧＱＳＳ，并且在该系统中初步改进了ＱＳＩＭ算法。     

一种化工过程定性约束模型的自动生成方法

定性约束模型是构造研究对象的定性模型，并进而建造其定性仿真建模的基础，并且构造一性约束模型也是自解释仿真的一个重要环节。本文提出了一种基于知识的化工过程定性约束模型的自动生成方法。     

模糊仿真─—定性模型的建立与辨识

本文的目的是在对定性仿真理论进行回顾的基础上，说明模糊方法在对复杂系统进行定性仿真中的合理性。本文首先给出了在仿真建模中应用模糊集理论的基本方法，然后讨论了模糊仿真的两个应用方向，即采用语言变量的模糊仿真和通过模糊仿真来辨识定性模型。     

基于关联假设的定性组合建模算法

组合建模是基于建模假设和模型片断库，构造定性仿真模型的自动化方法。关联假设是一类模型假设，它既可以用来定义模型片断本身，也可以定义有关模型片断使用的决策信息，将模型库与建模任务联系起来。在知识分类的基础上，该文提出了基于关联假设的模型组合算法，解决了定性仿真模型的构造问题，主要内容包括关联性的表示、关联推理算法及其具体实现，最后给出一个实例。     

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。     

智能控制系统仿真技术分析

本文详细地叙述了智能控制系统仿真的实现过程,针对其中涉及的数学原理、数值算法、编程应注意的问题、仿真精度、几种典型干扰的仿真仿真模型、仿真技巧和程序调试等常见问题进行了方法讨论和技术分析,并用Matlab语言给出了一个具体模糊控制系统的仿真例子。     

大型复杂仿真系统相似性模糊综合评判

利用模糊数学对仿真模型进行相似性检验,提出了定量与定性相结合、主观与客观相结合的仿真模型与实现模型相似性模糊综合评判法,并给出了各种实用算法和适用场合,对处理“黑盒”和“灰盒”的仿真模型检验具有参考价值。     

一种适用于过程系统仿真培训的仿真方法

针对工业过程系统仿真培训的要求和特点，提出一种新的仿真方法。该方法由构造最小仿真模型的调度算法与变帧速仿真算法两部分组成。将该算法应用于加氢裂化、制氢、铂重整等工业过程的仿真培训系统，取得了满意的效果。     

现代计算机仿真技术的研究与发展

讨论了基于模型活动的仿真概念，现代仿真方法学所涉及的系统建模方法，仿真建模方法和仿真实验，仿真建模中的常用算法和有关问题，仿真可信度概念及其研究内容，文章最后探讨了现代仿真技术的研究热点：面向对象仿真、定性仿真，智能仿真，分布交互仿真，可视化仿真，多媒体仿真，虚拟现实仿真等。     

改进Kruskal算法仿真城市通信网络建设

给定城市间距离和费用的定性估计,研究其通信网络建设最小费用计算问题的计算机仿真方法.在保证各城市问能相互通信的前提下,构造分离集合改进Kruskal算法,仿真计算了网络建设最小费用,并得到了各城市间通信网络路径.应用VB6.O设计和实现了仿真程序,演算了一个具体的仿真算例,证明了算法的有效性和实用性并得到合理的结果,同时给出了其他多组仿真结果.此仿真方法对其他类似网络建设规划和费用计算问题具有较大的参考价值.     

Universal triple I fuzzy reasoning algorithm of function model based on quotient space

Aiming at the deficiencies of analysis capacity from different levels and fuzzy treating method in product function modeling of conceptual design,the theory of quotient space and universal triple I fuzzy reasoning method are introduced,and then the function modeling algorithm based on the universal triple I fuzzy reasoning method is proposed.Firstly,the product function granular model based on the quotient space theory is built,with its function granular representation and computing rules defined at the same time.Secondly,in order to quickly achieve function granular model from function requirement,the function modeling method based on universal triple I fuzzy reasoning is put forward.Within the fuzzy reasoning of universal triple I method,the small-distance-activating method is proposed as the kernel of fuzzy reasoning;how to change function requirements to fuzzy ones,fuzzy computing methods,and strategy of fuzzy reasoning are respectively investigated as well;the function modeling algorithm based on the universal triple I fuzzy reasoning method is achieved.Lastly,the validity of the function granular model and function modeling algorithm is validated.Through our method,the reasonable function granular model can be quickly achieved from function requirements,and the fuzzy character of conceptual design can be well handled,which greatly improves conceptual design.     

A review of: “LOGIC AND PHILOSOPHY IN THE LVOV-WARSAW SCHOOL”, by Jan Woleński,Kluwer, Dordrecht (The Netherlands) and Boston, 1989. xiv + 364 pages.

Qualitative methodology plays an important role within computer simulation; modeling and analysis of complex systems require qualitative methods since humans think naturally in qualitative and linguistic terms. The critical interface for simulationists exploring qualitative simulation should rely on an unambiguous mathematical formalism or method with foundations in systems theory. Currently, many ad hoc formalisms exist for encoding uncertain or qualitative simulation knowledge; however, we have found that fuzzy set theory provides for a formalism where linguistic variables can be encoded as state, parameter, input and output information in the model. Fuzzy numbers, in particular, are useful when population statistics are unavailable—usually due to cost factors. We have constructed fuzzy simulation programs based on our C-based SimPack library and we use fuzzy simulation to hypothesize qualitative system models reflecting real system behavior, and to specify qualitative versions of systems.     

COMBINED QUALITATIVE/QUANTITATIVE SIMULATION MODELS OF CONTINUOUS-TIME PROCESSES USING FUZZY INDUCTIVE REASONING TECHNIQUES

Abstract

A new mixed quantitative and qualitative simulation methodology based on fuzzy inductive reasoning is presented. The feasibility of this methodology is demonstrated by means of a simple hydraulic control system. The mechanical and electrical parts of the control system are modeled using differential equations, whereas the hydraulic part is modeled using fuzzy inductive reasoning. The technique is described in detail in the first part of this paper. The example is shown in the second part of the paper. The mixed quantitative and qualitative model is simulated in ACSL, and the simulation results are compared with those obtained from a fully quantitative model. The example was chosen as a simple to describe, yet numerically demanding process whose sole purpose is to prove the concept. Several practical applications of this mixed modeling technique are mentioned in the paper. but their realization has not yet been completed     

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.     

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。     

基于云模型以约束为中心的复杂系统定性建模

针对以约束为中心的复杂系统仿真中缺乏有效的不确定性信息描述方法,导致仿真中不确定性信息不能充分利用的问题,借鉴和采纳云模型的相关理论和方法,研究了以约束为中心基于云模型的复杂系统定性建模方法。首先提出了仿真中基于云模型的不确定信息表示方法、基于云模型和群体专家决策的量空间构建方法;然后给出了基于云模型的系统定性约束方程的构建方法;最后将提出的建模方法应用于一个敏捷供应链的建模实例。结果表明提出的建模方法具有客观表达不确定信息、将定性与定量信息在仿真中相互融合的优点。     

基于扩展模糊Petri网的知识推理方法研究

为使模糊Petri网能够描述可变模糊隶属判据下的模糊知识,利用基准变换能较好地表达模糊隶属判据可变情况的特点,基于定性映射和定性基准变换对模糊Petri网进行了扩展,给出了扩展后网模型的形式定义和基本运行机制。通过利用定性映射描述模糊产生式规则,给出了一种新的知识表示模式和推理方法,新方法有利于构建模糊Petri网基于认知的学习机制。结果显示,该网模型具有较强的知识表达能力,适用于处理认知模糊不确定性知识,其推理过程能体现某些认知特性,尤其适用于构建以定性判断为特点的智能系统。     

基于描述逻辑的模糊ER模型

分析了描述逻辑ALNUI与ER模型的关系,特别是如何将ER模型转化为ALNUI的知识库,从而利用ALNUI的推理机制对ER模型进行自动推理的有效性,在此基础上,进一步研究了基于描述逻辑的模糊ER模型.针对模糊ER模型的特点和需求,在描述逻辑ALNUI的基础上,对描述逻辑ALNUI进行了模糊化推广,提出了一种新的描述逻辑,即模糊描述逻辑FALNUI.研究了基于FALNUI的模糊ER模型,即研究了如何将模糊ER模型转化为FALNUI的知识库,并利用FALNUI的推理机制研究了模糊ER模型的可满足性、冗余性和包含关系等自动推理问题,证明了这些推理问题的正确性.     

基于BP网络的模糊Petri网的学习能力

模糊Petri网(Fuzzy Petri Nets，FPN)是基于模糊产生式规则的知识库系统的良好建模工具，但自学习能力差是模糊系统本身的一个缺点．该文提出了适合模糊Petri网模型自学习的模糊推理算法和学习算法．在模糊推理算法中，通过对没有回路的FPN模型结构进行层次式划分以及建立变迁点燃和模糊推理的近似连续函数，从而把神经网络中的BP网络算法自然地引入到FPN模型中．在FPN模型上，用误差反传算法计算一阶梯度的方法对模糊产生式规则中的参数进行学习和训练．经过学习和训练的FPN具有很强的泛化能力和自适应功能．FPN模型经过训练得到的参数是有特定含义的，可以通过对这些参数的合法性分析，使得模糊产生式规则系统更加有效，也对知识库系统的建立、更新和维护有着重要的意义．