双主型ITS中推理机的设计与实现

本文阐述了智能教学系统(Intelligent Teaching System，ITS)教学模式的发展和现状．讨论了推理机的推理方式和控制策略，采用基于加权产生式规则的正向推理机制，为双主型智能教学系统设计一个具有自动导航功能的推理机，并给出了推理机的算法漉程图和相应的具体软件实现。     

基于相似关系向量的改进ROUSTIDA算法

在对粗糙集理论进行深入研究的基础上,依据决策规则独立原则,提出了一种基于相似关系向量的不完备信息系统数据补齐算法,有效地解决了原有ROUSTIDA算法可能存在的决策规则矛盾问题。实例证明改进算法的填补正确率比ROUSTIDA算法高,具有更好的实用价值。     

基于改进贝叶斯算法的信息安全模型

很多网关系统和入侵检测系统被设计来保护信息系统的安全，其中一种安全隐患是现有网关系统的不完备性和入侵检测系统的虚警和漏警。该文总结了前人成果，改进了原有的入侵检测算法，提出了一个基于改进贝叶斯算法的新模型。该模型提高了入侵检测系统的完备性和准确性，更有效地保障了信息系统的安全。     

基于改进Drools规则引擎算法的兵力接替系统研究

随着作战需求的多样化,一些复杂的业务规则很难推导出精确的算法或抽象出合适的数据模型,因此将业务规则与软件代码分开引入规则引擎已成为一种主流趋势。Drools规则引擎作为决策系统的推理机,采用Rete算法实现推理机的规则匹配,有着较高的效率,能够较好匹配兵力接替系统。本文介绍了基于Drools规则引擎的兵力接替系统的设计方法及实现,具体设计了作战规则、并提出策略匹配的改进冲突消解算法,对此方法进行了实验比较,实验证明此方法大大增强了系统的开发效率和后期软件的维护成本。     

改进的ECC算法在网络信息安全中的研究

目前网络信息安全遭受许多网络威胁,现有的加密算法已经无法满足网络信息安全的需求。提出了一种基于网络信息安全的改进ECC算法,该算法基于原有的ECC算法,对其进行点积运算的优化和平方剩余判定的优化,并对私钥更新变换进行了优化,以提高原有ECC算法的运算效率和安全性能。实验表明,基于网络信息安全的改进ECC算法在安全性能上比常用的RSA算法以及原有的ECC算法都有显著提高,该方案切实有效。     

一种改进的人工鱼群算法

人工鱼群算法是一种基于动物行为的群体智能优化算法。该文提出一种改进的人工鱼群算法,在觅食行为中让人工鱼直接移动到较优位置,以加快算法的搜索速度,动态调整人工鱼的视野和步长,使其在算法运行初期保持最大值,并逐渐由大变小。该算法较好地 平衡了全局搜索能力和局部搜索能力,提高了算法运行效率和精度。仿真结果表明,改进的人工鱼群算法收敛性能比原有算法提高了1倍 以上。     

改进的自回归算法在电信话务量预测中的应用

描述了某省电话网智能管理系统中的话务量预测方法。讨论、比较了基于神经网络和基于时间序列的预测模型。提出了原有模型的改进算法，从而提高了模型的有效性，并取得了比较好的预测结果。最后，文章给出了模型进一步完善的构想。     

基于相似关系向量的不完备数据补齐算法

针对不完备信息表预处理问题中的数据填补问题进行研究,依据决策规则独立原则,提出了一种基于相似关系向量的不完备信息系统数据补齐算法,有效地解决了原有ROUSTIDA算法可能存在的决策规则矛盾问题.实例证明改进算法的填补正确率比ROUSTIDA算法要高,具有更好的实用价值.     

故障诊断专家系统综合智能推理技术研究

推理机在故障诊断专家系统中起着非常重要的作用。提出普通规则、模糊逻辑和模糊神经网络推理相结合的综合智能推理机应用于故障诊断专家系统。综合智能推理机既能提高诊断推理的速度，又可以提高诊断推理的准确程度。通过对某型号导弹故障诊断验证，采用综合智能推理机诊断快速、准确率高，取得了较好的诊断效果。     

基于改进遗传算法智能组卷的研究

通过建立智能组卷数学模型,研究了改进遗传算法在智能组卷算法中的应用,提出了一种基于改进遗传算法来进行智能组卷的方法,实验结果表明,改进的算法在智能组卷的运行速度方面,具有较好的实用性。     

改进微分进化算法在软硬件划分中的应用

针对嵌入式系统的软硬件划分问题,在混合优化策略微分进化算法的基础上,提出一种采用随机变异策略的改进微分进化算法。在扩大最优向量影响范围的同时,减小变异向量受最优向量影响的程度。实验结果表明,与混合优化策略微分进化算法相比,该算法具有更快的收敛速度和更高的可靠性,能够较好地解决嵌入式系统的软硬件划分问题。     

改进型Elman神经网络发酵过程建模研究

依据发酵过程的机理和改进的Elman神经网络动态建模原理,提出了一个新的发酵过程建模分批训练算法。通过发酵过程仿真实验,与传统的BP建模算法比较,改进的Elman神经网络建模算法具有收敛速度快、泛化能力强等特点。此外,利用该算法编制的软件可以内嵌到发酵过程监控系统中,实现发酵过程在线建模与状态参量的在线预估。     

基于VC+ +的航天器姿态控制系统设计与仿真

针对采用结构化方法设计航天器仿真软件效率低的问题,基于VC 采用面向对象思想提出了一种航天器姿态动力学与控制的仿真框架。设计了一种航天器的姿态控制器,并给出了系统稳定性证明;在理论上证明了控制律的全局渐近稳定后,在所设计出的VC 仿真软件上验证了控制算法。所提出的航天器仿真软件设计方法成功应用于某型航天器姿态控制系统,实现了仿真软件的可重用性,提高了软件的可扩充性,优化了代码,取得了明显的效果。     

改进变步长算法在实时飞行仿真中的应用

飞行模拟机是民航训练飞行员的重要装备,飞行仿真系统是飞行模拟机的重要系统之一.飞行仿真要建立飞机的全量运动方程,利用数值算法解算运动方程达到仿真飞机飞行状况的目的.采用四元数法表示的飞机欧拉方程能够克服普通欧拉方程奇异性,但用定步长方法解算会产生较大累积误差,所以必须采用变步长方法.实时飞行仿真要求较高的实时性与逼真度,通过仿真试验分析,确定了采用一种改进变步长2阶Runge-Kutta法,该方法具有迭代次数少,解算精度高,实时性强的优点.利用该改进变步长算法,编写了实时飞行系统仿真软件,软件中使用相应算法解决了变步长算法选择步长与系统迭代定时时间不匹配的矛盾,实现了精确的实时仿真.     

Software cost estimation based on modified <Emphasis Type="Italic">K</Emphasis>-Modes clustering Algorithm

Unsupervised technique like clustering may be used for software cost estimation in situations where parametric models are difficult to develop. This paper presents a software cost estimation model based on a modified K-Modes clustering algorithm. The aims of this paper are: first, the modified K-Modes clustering which is an enhancement over the simple K-Modes algorithm using a proper dissimilarity measure for mixed data types, is presented and second, the proposed K-Modes algorithm is applied for software cost estimation. We have compared our modified K-Modes algorithm with existing algorithms on different software cost estimation datasets, and results showed the effectiveness of our proposed algorithm.     

基于改进的超混沌系统修正射影同步算法研究

研究超混沌修正射影同步算法问题。由于修正射影同步不可预测的伸缩矩阵因子能够有效地提高保密通信的安全性,所以它在保密通信中有着非常诱人的应用前景,但是传统的同步射影算法由于较高的计算复杂度,难以得到广泛应用。针对上述问题,提出了一种新的基于超混沌系统修正射影同步算法。该方法首先给出了一个比已知的射影同步更一般形式的新同步,之后采用激活控制方法使两个一致的超混沌系统整体同步。最后算法在基于软件Maple和稳定性理论基础上,通过数值仿真同步的结果表明,提出的算法能够自主选择调节缩放矩阵中的比例因子,可以较好地满足状态控制器设计的射影同步,降低了算法的复杂性。     

语音识别中DTW改进算法的研究

动态时间规整DTW是语音识别中的一种经典算法。对此算法提出了一种改进的端点检测算法,特征提取采用了Mel频率倒谱系数MFCC,并采用计算量相对较小的改进的动态时间规整算法实现语音参数模板匹配,能够实现孤立词、特定人、小词汇量的语音识别,并用Matlab进行了算法仿真。试验结果表明,改进后的算法能够有效地提高系统对语音的识别率。     

基于改进模拟退火算法的软件可靠性模型参数估计方法

为提升现有软件可靠性模型的拟合性能和求解精度,结合软件可靠性模型求解特征,提出一种改进的模拟退火算法。在此基础上,提出基于改进模拟退火算法的软件可靠性模型参数求解方法(简称为MSAE法),并将新方法应用于4组失效数据集。工程应用结果表明,与最大似然估计(MLE)法、和声搜索(HS)算法和蚁群(AC)算法相比,MSAE法可有效改善软件可靠性模型参数求解不收敛的情况,并且可以有效提升现有软件可靠性模型的拟合性能。     

基于神经网络的软件关键模块的识别方法

研究了如何利用神经网络解决软件关键模块的识别问题。首先利用交叉确认改进了级联相关算法,设计了多层前馈神经网络作为模式分类器,以软件模块的复杂性度量作为特征向量识别软件中的关键模块。最后以自行开发的维修性分配与预计(MAP)软件为例说明了采用改进的级联相关算法确定软件关键模块的优势。     

用DS2432实现双向认证及软件功能保护

介绍了一种应用DS2432器件实现双向认证及软件功能保护的方法。先分析了信息认证的基本计算模型,然后设计了一种应用DS2432器件并使用国际广泛认可的SHA—1算法实现1—Wire网络的安全认证,分析了其质询—响应认证过程,可将系统密钥存放在安全存储器中,而不必存放在程序代码内。这种系统便于扩展,DS2432的数据安全性甚至可以实现远程配置修改,节省设计时间,实现了低成本的安全认证功能。