内置谓词函数依赖及其推理规则

研究内置谓词函数依赖及其推理规则.首先提出内置谓词函数依赖,定义了内置谓词函数依赖的语法和语义;其次提出属性-约束集闭包概念,提出计算属性-约束集闭包的算法,判断内置谓词函数依赖逻辑蕴涵;然后提出内置谓词函数依赖的推理规则集A,证明推理规则集A是可靠且完备的,用于内置谓词函数依赖蕴涵分析的形式化证明;最后讨论了内置谓词函数依赖的应用.     

布尔函数不交化的立方体算法

布尔函数的不交化是进行系统可靠度计算中的重要步骤。本文提出了一种进行布尔函数不交化的立方体算法。基于布尔函数的立方体表示法及不交代数,文中定义了立方体的有关运算法则,建立了立方体矩阵不交化算法,并用算例进行了说明。本算法的实现效率高,操作简便。     

弱拓扑下集值最优化问题的通有稳定性

用函数的上图象之间的Hausdoff距离定义最优化问题目标函数间的距离。在此弱拓扑下研究定义在紧距离空间上具有普遍意义的最优化问题的稳定性;指出在Baire分类意义下大多数这类问题的解是通有稳定的。     

含控制相关的循环并行执行

文中定义了在当代向量计算机上可高效实现的merge与pos函数,提出利用二函数消去do循环中forward—if与search—if的方法。本文讨论了向量化forward—loop的一般性方法并引入封闭子图的概念,给出一种简化语句执行条件的途径。     

随机网络的α最短路径问题

为了求解随机网络中满足置信度为α的最短路径问题,提出了一种BP神经网络遗传算法。首先给出了随机网络的定义,建立了α最短路径模型;然后采用BP神经网络拟合非线性函数,遗传算法优化BP神经网络输出的方法求解该问题。实验结果表明,提出的模型和算法能有效求解随机网络的α最短路径问题。     

广义原函数与广义不定积分

本文利用积分限函数定义了可积函数的广义原函数与广义不定积分,并给出了用广义原函数计算可积函数定积分的公式.     

基于核函数的自适应聚类背景提取

随着目标的检测与跟踪的广泛应用,移动物体分割问题成为研究热点,而解决这类问题的关键需为对图像背景的更新和提取。通过对目前已有的背景提取方法的研究,提出了一种新的基于核函数的背景提取方法:进行预处理,制定删选法则来自适应获取所需处理的视频序列;定义核函数来衡量模式间相似性,对2类聚类中心进行初始化;利用最小距离准则来灰度归并,采取实时的自适应阈值选择;最后通过比较满足条件的像素总数,获取所需背景。实验证明,该方法有效。     

反正弦函数教法的探讨

反三角函数的教学,重点应放在反正弦函数,抓住反正弦函数定义的由来,形成鲜明的概念,就容易理解其定义、定义域、值域和性质,并会应用公式进行三角运算。     

基于Camlp5的泛型编程“缺省情况”研究

"泛型编程"旨在编写一般化并可重复使用的算法,主要目的是提高程序的复用性,其效率与针对某特定数据类型而设计的算法相同。在书写泛型函数时经常会出现新的数据结构或类型,这些数据类型往往并不符合已有通用函数的计算方式,而要计算这些新的数据类型需要修改原有通用函数的定义,从而极大降低了程序的复用性。通过定义新函数来操作新的数据类型可以避免频繁修改原有通用函数。但是,新函数定义中必然会有大量与原有通用函数功能相似的重复冗余代码,因此,引入"缺省情况"使得新函数的定义可以通过调用原有通用函数而获得,这样即不对原有函数造成影响,又极大简化了针对新类型书写相关函数的复杂程度。文中利用Camlp5工具对O′Caml语法进行扩展,在原有"泛型编程"的基础上引入了"缺省情况",使该语言书写的泛型函数更加清晰、不易出错,从而极大提高了O′Caml中"泛型编程"的稳定性和复用性。     

右连左极函数积分的一个注记

在It积分框架下,给出了右连左极函数关于有界变差函数的积分定义,初步讨论了这种积分的一些有实际应用意义的基本性质.     

黎曼积分定义的一种等价形式

给出了定积分的另一种定义形式。这一定义去掉了黎曼积分定义中求和表达式Σ↑ｎ↓ｉ＝１ｆ（ξｉ）Δｘｉ中ξｉ取点任意性的要求,并且在被积函数有界的条件下,证明这种定义与黎曼积分定义等价。     

神经网络在联合火力打击目标价值分析中的应用

针对联合火力打击中目标价值的特点,运用BP神经网络理论对目标价值进行分析,并建立了联合火力打击目标价值分析指标体系,设计了BP神经网络模型;通过定义学习代价函数、确定函数输出信号、修正函数信号、网络初始化等改进BP算法对目标价值进行了分析,得到了目标打击序列分类.算例验证了该算法的合理、高效、稳定,在联合火力打击中目标优选分类方面具有广泛的实用意义.     

基于评价指标模糊集的复杂系统效能评估方法研究*

提出了一种基于评价指标模糊集的复杂系统效能评估方法。该方法利用系统评价指标的模糊性构造模糊集,以模糊集贴近度来定义评价指标的模糊隶属度函数,结合模糊层次分析法,提出了一种适用于复杂系统功能与多层评估指标体系的效能评估新方法。仿真应用的结果表明:该方法行之有效,具有较好的实用前景。     

基于理想解的复杂系统非线性评估模型

为解决非线性评估中可能存在的层次较多、属性混合且关联性强的问题,提出了一种基于理想解的非线性综合评价法.该方法首先利用灰色关联度法作指标筛选,用熵方法分析各指标重要程度并得到各底层指标的权重值,用AHP法得到底层以上的指标权重;然后,利用改进的TOPSIS方法得到各一级指标的评估分值;再由定义的优先等级隶属函数求得各一...     

基因遗传算法在机械结构参数辨识中的应用

将基因遗传算法应用于连杆综合精度检测系统的结构优化之中。优化计算结果表明,与其它优化方法相比,该方法对目标函数的限定极少,约束条件不需定义成惩罚函数形式,且无论目标函数与约束条件形式如何,均可方便地表达于适合度函数中。     

应用遗传优化算法枚举结构系统的主要破坏模式

根据基因遗传算法的基本原理,提出了一种适用于枚举结构系统主要破坏模式的遗传优化算法,讨论并解决了该法实施过程中的编码技术、适合度函数定义、遗传操作方式等具体技术问题。算例表明：提出的遗传优化算法能够稳定有效地搜索出结构系统的主要破坏模式,从而为进行结构系统的可靠性分析提供了一种崭新的智能方法。     

基于区间数的DS证据合成方法研究

在DS证据理论的应用过程中,命题的基本概率赋值函数起到了关键的作用,传统DS证据理论中基本概率赋值函数的取值为[0,1]中的单点值.在很难准确将证据所支持命题的基本概率赋值表示为[0,1]之间的单点值时,可以用区间数形式来表示命题的基本概率赋值.在建立符合运算封闭性的区间数广义求和与广义乘积算子的基础上,定义了基于区间数的基本概率赋值函数、信任函数以及似然函数等重要概念,给出了证据合成规则,进而提出了基于区间数的DS证据合成方法.计算实例表明,与传统DS证据合成方法相比,基于区间数的DS证据合成方法具有更灵活的应用特性和更小的计算复杂度.     

动态路径分裂的虚拟网络重构算法

为了解决现有故障虚拟网络重构算法存在的故障虚拟链路恢复率较低、负载不均的问题,提出一种动态路径分裂的虚拟网络重构算法。该算法定义了重构排序函数以确定故障虚拟网络的重构顺序;同时,将动态路径分裂方法引入故障虚拟链路的恢复,以提高故障虚拟链路的恢复率;最后,结合就近原则与负载均衡进行故障虚拟节点的恢复,进一步优化映射的结果。仿真结果表明,所提算法提高了虚拟网络的请求接受率与成功运行率。     

分段函数在分界点求导的一种简单的方法

介绍了用多项式根的性质与导数极限定理求分段函数在分界点的导数的简单方法。从而拓广了用导数定义求分界点导数的传统方法     

极化域—空域联合谱估计

首次提出极化域-空域联合谱的概念,拓广了电磁波特征参量的谱描述方法.结合具体的极化敏感阵列定义了极化域-空域联合谱,用MUSIC方法得到联合谱函数表达式.研究了联合谱的估计的重要性能指标估计精度和分辨力,估计精度用克拉美劳限CRB(cramer-Rao Bound)来具体度量,分辨力由极化域-空域模糊函数以及模糊图来描述.最后仿真结果验证了该方法的有效性和理论分析的正确性.