生产线故障诊断知识引擎系统的集成推理方法

针对大型复杂连续性生产流水线设备所具有的多部件结构、多层次故障症状、故障的不确定性等特点及对其状态监测和故障诊断的实时性要求,在设计了基于综合动、静隶属度运算的模糊识别法和基于神经网络的并行运算方法的基础上,研制了生产线故障诊断知识引擎系统的集成推理机制,突破了只有单一推理方法的诊断系统在领域知识和推理能力方面的局限性,提高了智能诊断系统对偶然性和不确定性问题的诊断能力,同时在一定程度上解决了诊断系统对生产流水线所具有的大量的状态参数和控制信号等知识获取的"瓶颈"问题以及由此而来的快速推理难题,使该智能诊断系统具有在线实时诊断能力.     

稳定路径的Ad hoc网络QoS路由算法

移动Ad hoc网络中节点移动或能量耗尽会使得建立的QoS路径断裂而需重构路由,造成通信中断,对实时业务造成严重影响,提出了一种基于路径稳定性的QoS路由算法.该算法采用网络探测技术,综合考虑链路和节点稳定性,选择一条最稳定的路径进行通信,并实时监测路径状态变化,有效降低通信中断的概率.仿真表明,该算法有效改善了分组传送成功率、时延抖动等网络性能.     

并联旁侧支路风流逆转次序的实验研究

为研究上行通风网络火灾中并联旁侧支路风流逆转次序的问题,设计并制作了一个包含3条并联支路的小型模拟实验台.在其中1条支路中设置了燃烧器,用来模拟火灾支路;另两条模拟旁侧支路.取旁侧支路长度及初始风速(点火前的风速)的不同组合,分别进行模拟实验.利用热线风速仪和烟迹观测了两条旁侧支路中风流逆转的过程.结果表明:上行风流火灾中两条并联的旁侧支路可以在不同时刻发生风流逆转;风流逆转次序取决于两条支路长度与初始风速的乘积之比;长度与初始风速乘积较小的支路将较早发生风流逆转.     

双向搜索多约束路由启发式计算方法

为提高大型通信网络中搜索满足多约束条件路由的速度,提出一种双向搜索路由的计算方法.首先从源和目的节点同时出发,计算到达各中间节点的可达路径.然后在各可达路径中进行路径的筛选.可达路径是采用邻接矩阵变换方式获得的,筛选路径是根据非线性开销函数,采用启发方式择优选取.当两方向搜索的节点数累计达到n-2后,对接合并两方向到达中间节点的路径,从中再选择最佳路径作为路由输出.通过算例详细介绍了可达路径计算及启发式选优方法.阐述了算法的正确性及特点,分析了最大时间杂性.通过仿真实验评估,不仅更进一步验证了新算法的正确性,而且表明新算法在搜索路由速度上要优于其他算法.     

PCNN模型在彩色图像分割中的应用

针对脉冲耦合神经网络(PCNN)模型主要应用于灰度图像处理的局限性,利用脉冲发生器将颜色信息引入模型作为输入,与灰度信息共同控制神经元的内部行为,控制等灰度值的不同颜色区域分期点火,实现彩色图像的精确分割.双输入PCNN模型实现了彩色图像的分割,同时保持了PCNN模型对噪声的鲁棒性,从简单的仿真图像和实际图像两方面验证了此分割方法的有效性.     

电梯零速停靠的RBF神经网络预测算法

针对电梯运行过程中存在爬行距离的问题,提出了基于RBF(Radial Basis Function)神经网络的爬行距离预测模型.将预测的爬行距离增加到电梯速度曲线的匀速段,实现减小或消除爬行距离的目的,从而实现电梯的零速停靠.从电梯运行现场采集大量的原始数据,建立RBF神经网络预测模型,与BP(Back Propagation)预测方法进行仿真比较,结果表明RBF神经网络具有更好的预测效果.给出了应用零速停靠RBF预测算法前后电梯运行的速度曲线,爬行距离减小或消除,电梯的运行时间变短,实现了节能.     

服务质量要求下的分布式网络可靠性计算方法

为了评估构建在互联网络环境中,具有服务质量要求的分布式网络可靠性能,研究出一套可靠性指标计算方法.首先按照服务质量要求,在赋有权值的网络中计算出分布式节点间所有路由.然后根据这些路由建立满足服务质量要求的网络邻接矩阵,对邻接矩阵进行分解与整合等变换运算,求得不交化网络状态集.最后根据不交化网络状态集得到可靠性指标的计算式,进而完成可靠性指标计算.论述了算法每个关键环节的正确性,通过算例和实验结果充分说明了新算法的合理性.     

空间网络数据库中基于M-tree索引的反最近邻查询算法

欧式空间中的反最近邻查询算法不适用于空间网络环境,故采用任意度量空间中的M-tree索引结构,进行空间网络数据库中的反最近邻查询处理。首先通过预计算的方法得到网络距离信息,依据此距离信息,对空间网络对象建立M-tree索引结构。然后,给出并证明了M-tree中间结点修剪定理,提出一种适用于空间网络环境的反最近邻查询算法。最后实验验证了该算法的有效性。     

神经网络在个人信用组合预测中的应用

该文运用组合预测的思想,提出了通过感知器、BP、Elman和LVQ等不同的具有代表性的神经网络模型,将多元线性回归和logistic回归两单一方法进行组合,并分别应用于某商业银行的个人信用评估,其结果表明:感知器、BP、Elman和LVQ神经网络组合预测方法精确度不尽相同,但总体上能够获得比多元线性回归和logistic回归更高的预测精度,尤其在避免纳伪错误方面更具优势。     

用TrixBox构建企业VoIP系统

VoIP（Voice over Internet Protocol）是一种以IP电话为主,并推出相应的增值业务的技术。通过对VoIP系统的分析,介绍了如何利用开源软件Trixbox来构建一个企业内部的VoIP通信网络。从而实现将数据网与电话网二网合一,不仅极大的提高企业内部协同工作的效率,而且节省大量的费用。