基于证据理论的陶瓷智能感观评估

陶瓷感官评估结果的表达形式包括语言词汇、象征性符号和数值描述等，它们具有不确定性和不精确性。本文首先运用模糊逻辑技术对这些评估结果定量化，并基于证据理论提出了一种陶瓷智能感观数据融化方法，得到了基于感观数据的质量分级，并取得了较好的实验结果。     

基于EFPN的模糊离散事件系统可诊断性分析

针对模糊有限自动机及模糊Petri网在模糊离散事件系统(Fuzzy Discrete Event System,FDES)行为建模中的不足,提出一种扩展模糊Petri网(Extended Fuzzy Petri Net,EFPN),并基于EFPN构造了FDES行为模型及系统故障诊断器。EFPN以一种新的事件模型为基础对FDES的系统行为进行建模,并根据事件触发矩阵计算下一系统状态中各分量的可能性分布。与模糊有限自动机及模糊Petri网的对比分析表明,在描述FDES模糊事件时,对于同步距离为0的一组事件所造成的影响,EFPN的表达能力强于经典模糊Petri网;在对含有多个状态分量的FDES建模时,EFPN模型的规模远小于模糊有限自动机。在基于EFPN构造的系统行为模型中,运用可达状态标识图分析系统状态集,可有效地构造FDES的故障诊断器,并可据此进行系统可诊断性分析。     

FO-CA:一种基于距离差异度组合权重的多属性数据分类方法

为了解决多属性数据分类问题,提出了一种基于模糊优选模型与聚类分析的分类方法(FO-CA)。首先由模糊优选模型得到有序综合指标数据集,其中在权重阶段提出了距离差异度并以此为依据构建了一种组合主客观权重的赋权方法;然后采用聚类分析将有序综合指标数据集聚类为几个簇进而分类;最后选取UCI中的Iris、Wine和Ruspini 3个数据集进行仿真实验。实验结果表明,该分类方法相比模糊优选方法及K-Means算法能获得更好的分类结果,对决策者有一定的参考价值。     

无线传感器网络不确定数据PT-Top k查询处理技术

在无线传感器网络现实应用中,感知数据普遍存在不确定性。由于不确定数据引入了概率维度,使得不确定数据查询种类更加丰富,同时也给查询处理带来困难。不确定数据Top-k查询是一个典型的不确定数据查询任务。考虑到无线传感器网络查询处理技术对查询响应时间和网络通信消耗的高要求,研究了面向层次聚簇结构的无线传感器网络不确定数据Top-k查询处理技术。通过分析不确定数据特点,基于x-tuple规则元组模型,采用簇内与簇间的两阶段数据查询处理机制,提出了基于Poisson分布的分布式不确定数据PT-Top k查询处理近似算法TPQP。通过实验,从总体通信消耗、与概率阈值p相关分析、与排序数k相关分析以及数据敏感度分析等方面,说明了TPQP算法在通信消耗、查询响应时间上的优越性。     

双层模糊系统融合中心约束型最小包含球

与传统的TSK模糊系统相比,改进的双层TSK模糊系统CTSK(Central TSK Fuzzy System)有如下优点:良好的可解释性、更好的鲁棒性、较强的逼近能力。但对于大样本或超大样本数据集,其时间复杂度和空间复杂度的开销都极大地限制了它的实用性。针对此不足,通过模糊系统融合中心约束型最小包含球(CCMEB)理论提出了CCMEB-CTSK(CCMEB-based CTSK)算法。该算法在继承CTSK优点的同时,又较好地实现了处理大样本和超大样本数据集的有效性和快速性。仿真实验研究分析了采用不同模糊规则数的CCMEB-CTSK的性能指标和运行时间的比较,以及训练样本不加噪声和加入噪声情况下CCMEB-CTSK泛化能力和鲁棒性能的测试。     

云环境下基于Canopy聚类的FCM算法研究

FCM算法是目前广泛使用的算法之一。,针对FCM聚类质量和收敛速度依赖于初始聚类中心的问题,结合Canopy聚类算法能够粗略快速地对数据集进行聚类的优点,提出了一种基于Canopy聚类的FCM算法。该算法通过将Canopy算法快速获取到的聚类中心作为FCM算法的输入来加快FCM算法收敛速度。并在云环境下设计了其MapReduce化方案,实验结果表明,MapReduce化的基于Canopy聚类的FCM算法比MapReduce化的FCM聚类算法具有更好的聚类质量和运行速度。     

带状线性方程组的含参交替方向并行算法

在MIMD分布式存储环境下针对系数矩阵为带状或块三对角矩阵的线性方程组提出了含三参数交替方向迭代并行算法。通过引入三参数调整,并适当分裂系数矩阵得到新算法,给出了系数矩阵为若干特殊矩阵时算法的收敛条件。在HP rx2600集群系统上实现了算法,针对不同的算例将其与多分裂方法、BSOR方法和PEk内迭代方法进行了比较。并行计算结果表明,所提算法具有较高的加速比和并行效率,明显优于多分裂方法和PEk方法,能合理分配内存,从而有效节省计算时间。针对算例1,加速比和计算效率略优于BSOR方法;而算例2的结果明显优于PEk内迭代方法。     

均衡模糊C均值聚类算法

模糊C均值聚类算法没有考虑各类样本容量因素,当各类样本容量差异较大时,其聚类判决将向小样本类倾斜。提出一种新的聚类算法——均衡模糊C均值聚类,对模糊C均值聚类算法最小化目标函数进行修正,使得改进的目标函数包含了样本容量因素,利用粒子群算法并以样本模糊隶属度为编码对象求解参数优解。从理论上分析了该算法的性质,通过仿真实验验证了所提算法对平衡、不平衡数据集的有效性。     

一种分层式无线传感器网络密钥分配管理方案

当传感器节点部署在开放的、无人照看、无物理保护的环境下,安全问题变得非常重要,即它们极易受到不同类型的恶意攻击.论文针对分层组织的无线传感器网络提出了一种安全的密钥管理方案,这种方案在一个簇中高效地分配密钥并更新预先部署的密钥以减轻对节点的有害攻击.