基于设备结构分解的可视化故障推理与诊断技术研究

通过定义热区和热区索引,将故障推理与诊断同设备结构分解相对应,在诊断的过程中构建了故障自动推理编码规则,可将故障树转换成一系列可操作的且具有一定逻辑关系的编码,实现可视化故障自动推理和诊断。通过某型电子装备进行故障推理实例验证,表明该方法层次结构清晰,推理简单有效,能够实现装备可视化的LRU级分层故障诊断和故障的快速定位。     

应急指挥系统的结构化和可视化预案研究

对结构化预案和可视化预案的实现技术进行研究,结合规则推理与案例推理,对其进行智能化推理及分析,根据突发事件信息主动推送有针对性的智能应急方案。设计并实现基于结构化和可视化预案的应急指挥系统,以满足应急指挥过程中智能应急方案的生成需要,提高预案在事件处置过程中的针对性与时效性。     

决策蕴涵上的推理规则和推理过程研究

形式概念分析是用于概念分析和可视化的偏序集理论。决策蕴涵是形式概念分析在决策情形下的知识表示。已有研究从逻辑角度分析了决策蕴涵,并给出了完整的语义描述和语构描述,其中在语构方面已经有一个完备的推理规则集,即扩增推理规则和合并推理规则。在此基础上,提出了新的推理规则——后件合并推理规则,证明了其合理性,以及与扩增推理规则组成的推理规则集的完备性和无冗余性;通过研究扩增推理规则和后件合并推理规则的性质,给出了使用这两条推理规则从完备集推导其对应封闭集的有效方法等理论结果,为进一步的算法研究与应用以及更深入的理论研究工作奠定基础。     

功能树相似推理过程的可视化方法研究

相似推理能够丰富功能树包含的设计信息,提高获得创新性设计解的可能 性。该文对可视化技术如何更好地辅助相似推理展开了研究。首先,确定了功能树与可视化 模型之间的映射规则;其次,针对相似推理不同阶段提供了相应的可视化人机交互手段,以 实时跟踪相似推理过程;最后,通过系统实例进一步验证了相似推理的有效性以及可视化辅 助下相似推理效果的提高。     

一种面向业务规则和流程的推理引擎架构

目前基于业务流程模型控制规则引擎的工作流引擎已经开始提倡使用。针对这种情况,基于BPMN业务流程模型的工作流引擎,提出一种适用于业务流程模型和规则集成与执行的推理引擎架构。该架构引入XTT2的规则表示,集成了jBPM工作流管理系统和HeaRT规则引擎,由工作流引擎控制专用规则推理引擎执行规则决策表运行。原型实现表明了该架构可实现规则任务的可视化设计,并支持对得到的规则任务模型的形式验证。     

基于规则引擎的实时关键绩效指标生成技术

为了适应当前瞬息变幻的市场环境,针对当前只能按照系统既定的规则和特定应用环境来监控企业中关键绩效指标的不足,提出了基于规则引擎的实时关键绩效指标(KPI)生成方法以及基于KPI变化趋势的预测方法,并建立了基于事件的KPI数据流实时可视化展示和预警机制。通过模拟实际业务表明,规则引擎可以较好地分离业务逻辑,实现KPI的灵活可配、实时推理以及有效的可视化预警;基于实时KPI变化趋势的预测模型实现企业关键信息的预判能力,提高了企业的决策效率。     

基于规则引擎的实时关键绩效指标生成技术

为了适应当前瞬息变幻的市场环境,针对当前只能按照系统既定的规则和特定应用环境来监控企业中关键绩效指标的不足,提出了基于规则引擎的实时关键绩效指标(KPI)生成方法以及基于KPI变化趋势的预测方法,并建立了基于事件的KPI数据流实时可视化展示和预警机制。通过模拟实际业务表明,规则引擎可以较好地分离业务逻辑,实现KPI的灵活可配、实时推理以及有效的可视化预警;基于实时KPI变化趋势的预测模型实现企业关键信息的预判能力,提高了企业的决策效率。     

可视化产生式系统的设计与实现

产生式系统是最流行的专家系统类型。目前常见的产生式系统,如OPS5和CLIPS,它们的应用和开发界面都是类似LISP的文本界面,可操作性差。文章基于面向对象的方法和技术,设计并实现了一个可视化的产生式系统,该系统采用Rete算法进行推理,提供了事实库、规则库和Rete网络的可视化的维护功能。实际运行表明,该系统效率高,可操作性强。     

推理型图形密码认证系统的设计与实现

为解决一般图形密码认证过程中的问题,分析了该认证过程的特点,在综合考虑了一般图形密码认证过程优缺点的基础上,提出了一种推理型图形密码的认证方法.该方法在传统图形密码的基础上融入了人类的逻辑推理能力,将抽象的推理认证规则与可视化相结合,根据推理认证规则推理出正确的认证几何多边形.最后,与一般的图形密码的实例进行了比较,比较结果表明,该系统具有更高的安全性.     

基于三维坐标的关联规则可视化新技术

关联规则可视化技术中普遍存在界面紊乱、产生歧义等问题。该文提出一种新的关联规则可视化方法ARVMiner,利用三维坐标可视化技术改进现有可视化技术的不足。采用Java 3D可视化技术实现了基于ARVMiner的关联规则可视化系统原型。实验表明,该系统能够有效、有序地显示大量多种关系的关联规则,用户可以根据给定的约束条件进行有选择的挖掘。     

一种在线推理模糊控制器算法的设计与实现

通过VC＋＋语言实现在线推理模糊控制器的算法,并以微机过程控制系统为研究对象,将液位传感器采集的信号通过PCI-9111HR系列数据采集卡送于在线推理式模糊控制器,实现对上、下水箱液位的控制,并把这种在线推理式模糊控制和人工控制的结果用webaeeess网际组态软件进行实时趋势曲线比较。实际结果验证了其算法的可行性。     

基于模糊理论的交通溢流识别算法

交通溢流是交通拥堵的一种极端现象,会导致交通系统的严重紊乱。为实现对交通溢流的控制,必须先对其进行识别。以智能模糊推理为理论基础,提出交通溢流模糊识别算法。该算法推理器以车辆排队比率和路段平均速度为输入语言变量,以道路交通溢流严重程度为输出语言变量,采取Mamdani推理法为蕴含规则,在确定基本论域和离散论域的基础上,建立了模糊规则查询表,实现了交通溢流状态的识别。仿真结果表明,该算法的识别正确率达到98%,证明了模糊算法可以较好地实现交通溢流的识别。     

模糊推理系统在DSP上的实现和优化

提出了一种便捷的模糊推理系统在DSP(数字信号处理器)上的实现方法,详述了利用MATLAB的模糊逻辑工具箱对模糊系统建模、算法模拟及在TMS320VC5509系统上的实现过程,对实现中遇到的问题给出了相应的解决方法。结合程序特点和硬件结构对代码进行了优化。通过实例证明,按此方法在DSP上实现的模糊推理系统和在MATLAB中算法模拟的输出一致,优化后代码的运行时间减少了约四分之一。     

基于模糊推理的教学策略推理机的算法设计

详细阐述了模糊推理系统与实现模糊推理机工作流程设计的方法和算法,给出基于一定方式结合的框架与规则知识表示的推理机算法和规则推理机设计思想及实现方法,为学生选择学习内容和学习方法时对教学策略做出调整.     

A neuro-fuzzy inference system through integration of fuzzy logic and extreme learning machines.

This paper investigates the feasibility of applying a relatively novel neural network technique, i.e., extreme learning machine (ELM), to realize a neuro-fuzzy Takagi-Sugeno-Kang (TSK) fuzzy inference system. The proposed method is an improved version of the regular neuro-fuzzy TSK fuzzy inference system. For the proposed method, first, the data that are processed are grouped by the k-means clustering method. The membership of arbitrary input for each fuzzy rule is then derived through an ELM, followed by a normalization method. At the same time, the consequent part of the fuzzy rules is obtained by multiple ELMs. At last, the approximate prediction value is determined by a weight computation scheme. For the ELM-based TSK fuzzy inference system, two extensions are also proposed to improve its accuracy. The proposed methods can avoid the curse of dimensionality that is encountered in backpropagation and hybrid adaptive neuro-fuzzy inference system (ANFIS) methods. Moreover, the proposed methods have a competitive performance in training time and accuracy compared to three ANFIS methods.     

平行二级倒立摆的稳定控制

将单一输入规则群动态加权模糊推理模型应用于平行二级倒立摆系统，设计出具有6个输入交量的模糊稳定控制器。该模糊控制器规则总数少，直观性强。计算机仿真表明，该模糊控制器能在短时间内同时实现两摆角度及小车位置的控制。     

基于模糊神经网络方法实现茶味信号识别的研究

提出一种基于模糊c-均值聚类(FCM)的模糊神经网络模型用于荼味信号识剐的方法。该方法采用模糊c-均值聚类实现模糊神经网络中模糊子集及其隶属度函教的自动确定，并对模糊加权型推理法进行了改进，在此基础上构枣了一个模糊神经网络模型。通过5种茶味信号识别的仿真实验，表明本文提出方法的有效性。     

模糊B样条基神经网络磁共振图像分割方法

针对磁共振图像分割的特点,提出了一种基于模糊B样条基神经网络的磁共振图像分割方法。该方法采用B样条基函数作为模糊隶属函数,利用神经网络实现模糊推理,并采用反向误差传播算法对网络进行训练。实验结果表明,这种基于模糊B样条基神经网络的磁共振图像分割方法与普通神经网络分割方法相比,具有更高的分割精度和更快的训练收敛速度。     

ANALYSIS OF DIFFUSE PARENCHYMAL LIVER DISEASE BY LIVER SCINTIGRAMS: DIFFERENTIAL DIAGNOSIS USING FUZZY INFERENCE AND GENETIC ALGORITHM IN NUCLEAR MEDICINE

In nuclear medicine, diagnosis of diffuse parenchymal liver disease such as chronic hepatitis (CH) or liver cirrhosis (LC) is evaluated by size and distortion of the liver, distribution of radioactive tracer in the liver, size and activities of the tracer in the spleen, the degree of visualization of the bone marrow, etc. using colloid liver scintigraphy, It is not difficult to read a scintigram for a typical pattern; however in some cases it is difficult to distinguish between normal and CH or CH and LC visually. Therefore, we tried to use fuzzy inferences to perform differential diagnosis. Using fuzzy inference, differential diagnosis of LC could be performed up to 100%, but those of CH and Severe fibrosis (SF) could not be performed sufficiently. Therefore genetic algorithm was tried to determine the fuzzy rules. By combining genetic algorithm and fuzzy inference, CH, SF, and LC could be differentiated to the degree 70%, 60%, and 100%, respectively.     

基于模糊控制器的蒸汽发生器水位实时监控系统

本文设计了一个模糊控制系统,用来实时控制蒸汽发生器的水位,系统硬件以DSP为核心,软件采用FuzzyTECH软件,应用模糊推理理论建立了模糊推理规则。系统具有显示、报警、参数校正、通讯等功能,能够保证蒸汽发生器的水位控制不受“虚假水位”的影响,并能快速达到并稳定于水位设定值。