基于条件互信息和概率突跳机制的贝叶斯网络结构学习算法

贝叶斯网络分类器的精确构造是NP难问题,使用K2算法可以有效地缩减搜索空间,提高学习效率。然而K2算法需要初始的节点次序作为输入,这在缺少先验信息的情况下很难确定;另一方面,K2算法采用贪婪的搜索策略,容易陷入局部最优解。提出了一种基于条件互信息和概率突跳机制的贝叶斯网络结构学习算法(CMI-PK2算法),该算法首先利用条件互信息生成有效的节点次序作为K2算法的输入,然后利用概率突跳机制改进K2算法的搜索过程来提高算法的全局寻优能力,学习较为理想的网络结构。在两个基准网络Asia和Alarm上进行了实验验证,结果表明CMI-PK2算法具有更高的分类精度和数据拟合程度。     

富士5000G11S变频器在热风炉助燃风机应用中的问题及解决办法

介绍富士5000G11S变频器在热风炉助燃风机应用中的问题及解决办法.     

人工代谢算法在故障诊断中的应用

从生物体新陈代谢的生理机能出发,建立了基于酶催化的人工代谢算法模型．通过对代谢算子功能的 分析提出了模式定理的概念,并证明了算法的收敛性．利用酶与底物相匹配的原理,通过代谢操作找出酶与底物的 最优匹配,从而找出对应故障现象的原因．在寻优过程中,不断地通过凋亡算子将不可能成立的原因筛除,降低了 故障诊断的成本．实例分析表明,该算法能有效地进行故障定位,尽可能地缩小了不必要的搜索空间．     

多排队多服务台的服务系统病床安排优化研究

采用运筹学排队论原理对某眼科医院门诊病人的排队系统进行研究,本文提出各种眼科疾病病床设置的最佳值,并与医院现在的住院安排做对比,为医院的管理提供改进建议和科学的理论依据。该方法可以应用于其他疾病的病床安排。将该论理论应用于医院的病床安排是科学、有效的方法。     

带退化因子的人工代谢算法在多对象物流配送优化中的应用

在多对象优化的物流配送中,需要对配送对象实行均衡调度。本文提出了一种含退化因子的人工代谢算法。每一种配送对象对应了不同的代谢底物,每一种配送对象的优先级对应了相应的催化酶,每一次配送对应一次代谢过程。为了降低代谢算法的复杂度,完成配送任务后,初始化时形成的催化酶需要有规律地退出代谢体系。通过对代谢算子等参数的分析,为人工酶设立了不同等级的退化因子。根据对酶优先级的辨识,按照代谢优化的进程,使已完成寻优搜索的代谢路径有序地退出本次代谢网络,提高整个代谢网络运行效率,为后续的物流配送路径缩小搜索空间,实现多对象配送过程的优化。     

基于RFID的工程训练中心教学管理系统设计与实现

随着社会不断发展和高等学校教育改革不断深入,对工程训练教学提出了更高要求.本文以高等工科院校教学管理为平台,提出了一种基于RFID技术的工程训练教学管理系统设计方案.重点分析了该系统的基本结构和功能,最后分析了该系统在Intemet基础上实现学校工程训练教学全自动化管理的实现方法,该方法具有广阔的应用前景.     

串口通信技术在气象传感器网络化系统中的应用

介绍一种基于串口通信的远程气象监控系统的设计方案.温度补偿和测量系统由DS18B20传感器和ADUC812单片机组成,利用VC+ +6.0开发串口通信、数据处理和显示程序,并较为详尽地分析了系统在实现中涉及的关键技术:多线程处理技术、数据库访问技术和Socket通信技术.     

基于模型参考自适应Smith预估器的反馈式AGC厚度控制系统

针对具有纯时间延迟特性的反馈式AGC(automatic gauge contro1)系统,利用Smith预估器对纯时间延迟具有补偿作用的原理,建立了模型参考白适应Smith预估器反馈式AGC控制系统模型,给出了控制系统结构.推导了自适应调节律和设计算法,结合预估器模型,计算得到轧件出口厚度偏差值的表达式.仿真结果表明,模型参考自适应Smith预估器反馈式AGC系统对铝薄板带材轧制出口厚度偏差控制具有很好的控制效果,解决了反馈式AGC厚度控制由于纯时间延迟特性对控制性能产生很大影响的问题,消除了出口厚度波动现象,响应速度加快,可以满足高精度铝薄板带材轧制生产的控制要求.     

高精度铝薄板带材可逆冷轧机厚度的协调控制策略

分析研究了冷轧机AGC 的主要控制方式,并应用轧机弹跳特性对轧机辊缝进行补偿,得到高精度铝 薄板带材可逆冷轧机厚度协调控制策略．仿真结果表明厚度协调控制策略能满足高精度铝薄板带材生产精度要求, 显著提高了控制系统性能．     

基于模糊专家规则的离散事件辨识及其在交通诱导中的应用

传统离散事件动态系统中的离散事件状态的转换具有不确定性,其不确定性主要来自状态转向发生时刻的不确定性,而所转向的状态一般具有确定性。本文对具有状态转向时刻和转向状态的二重不确定性的离散事件动态系统进行了讨论,用模糊专家系统来对未来状态和状态迁移时刻二重不确定性的离散事件动态系统进行评价,并以智能交通系统中车辆诱导技术为例,说明了此类模糊专家规则的应用价值。本文提出了一种模拟淬火算法,通过模拟物质加温后急剧冷却的过程来求得目标函数的局部极值,以模拟淬火算法的转向概率作为模糊专家系统中的规则选择概率。该方法有效地保证了事件转换的实时性,提高了交通疏导的效率。