基于空间故障网络的系统故障发生潜在可能性研究

为了在系统故障演化过程(system fault evolution process,SFEP)中,根据系统故障事件累计数据,获得当一些事件发生后对系统最终故障发生的影响,提出一种基于空间故障网络(SFN)的系统故障发生潜在可能性分析方法.该方法的特点是根据系统运行期间发生各类事件及事件间关系,建立事件关系数据库,绘制SFN.当某种工况下已发生一些事件后,根据这些事件的因果逻辑关系和传递概率,得到这些事件能否引起系统故障、故障模式及发生可能性.通过典型实例说明了该方法的使用过程和分析效果,表明其可适应大规模故障数据处理和SFEP故障发生潜在性分析.     

面向6G的信息超材料和智能超表面通信与感知技术

目前,信息超材料和智能超表面(Reconfigurable Intelligent Surface, RIS)已经在全球范围内受到了产业界与学术界的广泛关注,在5G和未来6G网络中具有重要机遇和应用前景。针对信息超材料和智能超表面在6G时代通信和感知的需求,分析与阐述了基于信息超材料和RIS的通信与感知理论、基本算法和系统设计,并对信息超材料和RIS的进一步发展进行了展望。     

综合操作者与管理者行为博弈的系统收益分析方法研究

为研究类似工程管理系统中,操作者和管理者采取不同行为博弈对系统层面收益的影响,提出基于空间故障网络(Space Fault Network,SFN)和博弈论的系统收益分析方法.论述了系统中操作者和管理者的意义、界定和关系,说明了SFN表示博弈过程的可行性.确定了方法的基本参数、基本参数与事件综合收益关系、博弈逻辑关系与...     

云化元件区域重要度的构建与认识

为了使SFT中的相关概念和计算式更便于应用,且能表示原始故障数据的不确定性,使用云模型对SFT的相关概念进行云化。论文是云化环节中的一部分,即云化元件区域重要度,包括云化元件区域概率重要度和云化元件区域关键重要度。云化后的元件区域重要度能充分反映数据的模糊性、随机性和离散性,并且其计算过程较原方法更为实用。应用SFT一贯算例,结果表明各元件的云化元件区域概率重要度和云化元件区域关键重要度排序相同,即 。最后论述了云化元件区域重要度的必要性和意义。     

AutoCAD向MapInfo矿图数据转换不确定性研究

总结AutoCAD向MapInfo矿图数据转换的一些常用方法,分析转换过程中的不确定性现象,并详细论述转换的模型误差,最后提出减弱不确定性的策略,利用这个方法可以避免数据精度损失,减弱截断误差和四舍五入引起的误差,从而较好地减弱不确定因素的影响.对改进AutoCAD数据向MapInfo数据转换方法和研究GIS空间数据不确定性有一定的参考作用.     

弱散射条件下半空间有耗媒质的近似重建公式

对于半空间弱有耗媒质,本文导出了用反射系数重建媒质相对介电常数和电导率剖面的近似反演公式,它们以解析闭式给出。     

电磁波在负二次分布介质中反射的解析理论

本文研究电磁波在一类特殊非均匀媒质中的反射问题，首先，根据矩阵分析理论导出了反射系数具有解析形式的一类特殊非均匀媒质剖面－－负二次剖面，进行获得了反射系数的具体表达式，它由简单的初等函数给出，最后文中验证了本文公式的正确性。     

人和人工智能系统的概念形成过程研究

概念的形成是实现人工智能的基础,为研究人工智能系统中概念的形成过程,从人对事物形成概念的过程出发进行了研究。比较人和人工智能系统的概念形成过程得到了如下特点:人的优势在于能自主地确定对象表象和对象功能中的各种特征和划分等,能在对象、描述性定义和功能性定义对应关系不完备情况下通过思维和联想建立概念;人工智能系统的优势在于丰富的对象表象感知能力,对象的各种特征和划分的长期存储、运算和分析能力;而人工智能的概念形成过程存在的缺点基本与人的概念形成过程的优点对应。因此本文认为人工智能的概念形成过程必须关注因素的智能识别、功能的系统实践和人经验知识的有师学习。现有技术在缺乏人经验知识的情况下,人工智能系统不能自主建立概念和知识库,不能实现智能过程。     

“信息超材料及其雷达应用”专刊编者按

电磁超材料是将具有特定几何形状的亚波长尺度单元按周期或非周期性排布的人工结构,可通过设计单元参数和单元排列方式来定制其等效材料属性,构造出传统材料与传统技术很难实现的超常媒质参数和/或参数分布,实现对电磁波的自由控制,带来很多全新的物理现象,是信息领域的研究热点之一。     

具有可控与不可控因素系统的可靠性维持方法

为了研究系统或元件可靠性维持方法,提出一种基于SFT的可靠性维持方法。在SFT框架下提出了可控与不可控因素的概念。目前SFT中的不可控因素指时间,其余为可控因素。给出了分析并制定系统或元件可靠性维持方法的步骤。分析表明在SFT内必须设定故障概率才能实施该方法。列举了一例进行分析,考虑的不可控因素为时间t,可控因素为温度c。分别将故障概率设置为10%、20%、30%、40%,50%,求出了元件更换周期,及其温度控制曲线和函数。与已有文献相比所得元件更换周期更为经济,方法更精确且可操作增强性。