基于对象的扩展Petri网协同设计过程分析

针对协同设计中任务的执行流程缺乏柔性,不利于分析实际设计过程的现状,提出一种单元调用变迁对与决策变迁相集成的基于对象的扩展Petri网,扩展了Petri网的可达图以适应分析OEPNs模型.采用OEPNs中的过程网和单元网对协同设计过程建模,利用模型中的单元调用变迁对和决策变迁对过程本身和可能状态进行分析.最后与相关的研究工作进行比较并给出了结论.

     

传感器网络中自顶向下的轮廓监控算法

根据无线传感器网络的特殊性质,提出了自顶向下的轮廓监控算法.利用为节点分配的超立方,可以有效地对轮廓监控过程中的数据进行过滤,从而高效地完成轮廓的维护工作.仿真实验结果表明,该算法能有效地避免无用的数据传输,减少节点的能量消耗,从而延长传感器网络的使用寿命.

     

无线传感器网络中一种能量高效的分布式分簇算法

提出了一种适用于无线传感器网络的能量高效的分布式分簇算法（ＥＥＤＣ）,该算法使具有较高剩余能量及距离基站较近的节点有更大的机会成为簇头．理论分析表明该算法通信开销较小,而且有效地均衡了节点的能量消耗．为了确保ＥＥＤＣ 的正确性、完整性和可靠性,利用形式化方法———着色网对其关键属性进行建模和分析．仿真结果表明,ＥＥＤＣ 有效地延长了网络生命周期,提高了网络的能耗效率．

     

贝 叶 斯 网 络 扩 展 研 究 综 述

贝叶斯网络是一种能够对复杂不确定系统进行推理和建模的有效工具,广泛用于不确定决策,数据分析以及智能推理等领域.由于理论和实际的需要,贝叶斯网络不断扩展,出现了各种模型和研究方法 .为此,综述了贝叶斯网络在不同领域的扩展模型以及在不同理论框架下的进展,并展望了未来的几个发展方向.

     

基于自学习模糊Petri网的知识化制造系统采购预测

对模糊Petri网进行改进,使其增加自学习能力,即自学习模糊Petri网(SFPN).提出了自学习模糊Petri网模型知识库的建立方法,通过构造SFPN模型知识库,建立并保存现有产品的SFPN模型,开发新产品或进行新的决策时调出并进行修正后作为新产品模型,通过较短时间和少量样本的自学习训练,便可用于新产品的预测或决策.最后通过采购预测实例验证了该方法的有效性.

     

水下移动无线传感器网络研究综述

水下移动传感器网络是水下机器人与水下传感器网络的结合,解决了传统水下监控网络存在的无法自动实现节点投放与回收,容易存在监测盲区以及不能动态组网等问题.按照自下而上的体系结构,对水下移动传感器网络的研究内容及发展方向进行了归纳阐述,包括水下节点设计,节点互联和动态组网,即点,线,面的层次结构,着重分析了节点移动特性对水下传感器网络的影响及相应的解决方法.虽然水下移动传感器网络的研究面临很多挑战,但它必将具有广阔的应用前景.

     

二元传感器网络目标定位与跟踪研究

传感器的通信带宽和能量资源有限使传统的位置测量传感器的应用受到了限制,对此,选择利用二元传感器网络进行相应的研究．基于二元传感器传送信息量少的特性,提出一种新的二元传感器网络目标定位与跟踪算法．仿真结果表明,该算法在传感器个数和探测半径较大、采样周期较短的情况下较质心算法具有更好的性能．

     

基于演化博弈论的移动Ad Hoc网络中继协作机制

从演化博弈论的角度,提出一种能有效激励无线Ad Hoc网络节点参与数据分组中继协作的纳什均衡策略:G-TFT(Generous Tit for Tat)以节点中继的分组数与所需的能量开销为均衡点,建立了中继协作过程的单阶段博弈模型G,验证了节点的自私性动机;将G 扩展为基于时间序列,策略可转换的演化博弈R,并根据R 的纳什均衡提出了协作激励策略-G-TFT.仿真结果表明,通过调整宽容因子g,G-TFT能有效地激励节点参与中继协作.

     

基于一阶混杂Petri网的柔性制造系统粗糙控制

研究基于一阶混杂Petri网模型的柔性制造系统粗糙控制.为构造正确的一阶混杂Petri网模型行为演变图,提出了确定改变Macro状态事件的新方法;进而给出了柔性制造系统优化与控制算法,并基于粗糙集合理论和所给出的算法,提出了柔性制造系统的粗糙控制方法.最后通过一个实例验证了该方法的有效性.

     

供应链库存博弈的均衡分析!讨价还价

通过构建供应链联合库存利润流分配的博弈模型,探讨了供应链联合库存利润流分配的机理---讨价还价.得出了企业获得的利润主要取决于企业在供应链中的相对地位的结论,指出一般企业如果想改善其在讨价还价中的处境,在讨价还价之前必须和处于关键地位的企业签定有约束力的协议,防止处于关键地位的企业利用惩罚性的策略作威胁.

     

具有传感器故障的网络控制系统保性能可靠控制

基于存在时延和丢包的网络传输环境,针对具有参数不确定性的网络化控制系统,研究了其在传感器故障条件下的保性能可靠控制问题.根据Lyapunov稳定性理论和线性矩阵不等式(LMI)方法,推导出使闭环网络控制系统在传感器故障条件下渐近稳定且保证综合性能指标满足要求的充分条件,并利用LMIs提出了保性能可靠控制率的设计方法.该控制算法在提高网络化控制系统可靠性的同时有利于系统综合体性能的优化.数值仿真验证了该方法的可行性和有效性.

     

基于IMM-PF的分布式估计融合算法

针对基于扩展卡尔曼滤波的估计融合算法存在线性化误差,且受高斯噪声假设限制的问题,提出一种基于交互式多模型粒子滤波(IMM-PF)的分布式多传感器估计融合算法.各传感器节点采用IMM-PF算法,以便在非线性,非高斯条件下稳健地跟踪机动目标;融合中心则采用基于粒子滤波(PF)的分布式融合方法进行全局估计融合.该算法适用于非线性,非高斯条件下的多传感器状态估计.仿真结果表明,该算法能够提高多传感器系统状态估计的精度.

     

一类具有通信逻辑的网络控制系统稳定性分析

针对具有线性不确定对象的网络控制系统的带宽约束问题,设计了具有周期通信逻辑的网络控制系统的结构,建立了具有周期通信逻辑的网络控制系统模型. 运用现代控制理论和矩阵摄动理论相关原理,进一步证明了系统保持渐近稳定的充分条件 .最后通过仿真算例验证了结论的有效性.

     

基于模型的输出反馈网络控制系统反馈调度研究

针对基于模型的网络控制系统缺乏应对动态变化的网络负载问题l,设计反馈调度器,依据实际的网络拥塞情况,调整基于模型的网络控制系统的状态更新时间.为应对状态不完全可测的情况,在控制结构中使用了状态观测器,并证明了所提出系统在可变更新时间情况下的稳定性.仿真结果验证了稳定性条件的正确性和新网络控制系统结构的有效性.

     

基于挣值和关系的项目管理激励合同研究

利用基于综合业绩测度的显性合同和基于关系的隐性合同建立和求解了一个委托代理模型,分析了代理人的类型参数,项目的环境参数和关系的特征参数对项目期望业绩的影响.结果表明,如果关系存在,项目委托人将会维持这种关系.进一步,代理人能力水平的增加,风险厌恶程度的降低,项目环境的不确定性程度的降低和关系利益的增加将导致项目期望业绩上升,但项目期望业绩与关系的互惠性无关.

     

基于Vague集的多传感器目标识别方法

采用Vague集来表达传感器的模糊测量信息,提出一种基于Vague集的多传感器信息融合方法,建立Vague集表达的多目标模型数据库,并定义两Vague值之间的贴近度,利用多目标规划模型客观地确定各特征的权重,根据综合贴近度给出目标识别算法.实例分析表明了算法的有效性.

     

基于节点协同覆盖的传感器网络寿命最大化模型

针对保证网络连通覆盖和最小能量消耗的优化目标,建模了基于节点协同覆盖的传感器网络寿命最大化模型．提出一种基于多目标优化遗传算法的求解方案,设计了基于链路状态的分簇机制以及基于ＮＳＧＡ-Ⅱ的簇内覆盖控制算法．仿真结果表明该方案能快速收敛于最优解,在高密度和低密度布撒环境下表现出优越的性能,且具有良好的适应性．

     

一类网络控制系统的稳定性分析

针对网络控制系统中普遍存在的信息量化问题,采用基于模型的控制策略,研究了一类网络控制系统的稳定性.在考虑均匀量化的影响下,对于不同的初始量化误差,分别讨论了系统的稳定性,并给出了保证系统全局指数稳定的充分必要条件以及系统的稳定域范围 .仿真结果验证了所得结论的正确性.

     

基于资源配置混杂Ｐｅｔｒｉ网的混杂系统生产过程建模

为了增强混杂Ｐｅｔｒｉ网解决资源共享和资源冲突的能力,定义一种新的混杂Ｐｅｔｒｉ网模型———资源配置混杂Ｐｅｔｒｉ网,提出了相应的使能和激发规则．将对连续变迁和离散变迁的控制作用引入混杂Ｐｅｔｒｉ网,同时,增加了资源配置变迁和资源释放变迁,用于有效分配可重复利用的资源．以典型的混杂生产过程为例,研究混杂系统生产过程建
模．研究结果表明,所定义的模型描述能力强,模型语义正确合理,能够有效描述和分析混杂系统生产过程．

     

挖掘事务间频繁闭项集的高效率算法

事务间频繁项集将传统的单维事务内关联规则扩展到多维跨事务关联规则,但事务间频繁项集的数量随滑动时间窗口的增大而迅速增加.利用频繁闭项集的特点,提出事务间频繁闭项集的概念及其挖掘算法(FCITA).该算法采用分割和条件数据库技术,避免生成庞大的扩展数据库;利用扩展二进制形式压缩事务,从而提高支持度的计算效率.此外,动态排序和哈希表极大地减少了频繁闭项集的测试次数.仿真比较表明,FCITA算法具有较高的挖掘效率.