专家系统中引入非单调推理的算法描述

专家系统中常用不精确推理,它们是单调的,单调的推理是有局限性的,而非单调推理则具有普遍的意义。在对不精确推理中的模糊推理、非单调推理分析和研究的基础上,提出了模糊推理和非单调推理有效结合的方法。首先研究了模糊推理与非单调推理的结合,引入模糊数学中贴近度的概念,解决了模糊命题的不相容性。其次提出了一个新的概念——假设正确度,解决了面向从属关系回溯中选择错误效率低的问题。最后给出了模糊非单调推理系统与专家系统一起工作的算法描述。     

粗糙集中不确定性测量的修正粗糙熵方法

分析了引起粗糙集中不确定性的因素,对已有的测量不确定性的粗糙度与粗糙熵方法进行了比较,提出了一种修正的粗糙熵方法,证明了此粗糙熵的性质,并将基于等价关系的修正粗糙熵拓展到基于一般二元关系下的广义修正粗糙熵,同时给出了广义修正粗糙熵的定义及性质.通过分析和实例可以看出,所提出的修正粗糙熵方法可以用来更合理、更精确地测量粗糙集中的不确定性.     

基于改进粒子群算法的装备维修资源优化问题研究

通过对粒子群算法的分析,针对其易过早收敛的不足,将遗传算法的变异操作引入其中,并给出了惯性因子的调整方式。在建立维修资源优化模型的基础上,结合实例运用改进的粒子群算法和模拟退火遗传算法进行了仿真,结果表明,该算法具有更好的收敛性。     

变结构多模型估计第Ⅲ部分——模型群切换算法

本文提出了一种称为模型群切换算法(MGS)的通用的变结构多模型(VSMM)估计器.它假设整个模型集合可以用一定数目的模型群来覆盖,每个模型群代表相互间紧密联系的一族系统行为方式或结构,在任何给定时刻,由一个硬决策来决定具体运行的模型群.它是第一种可普遍应用于一大类具有混合(连续或离散)不确定性问题的VSMM估计器.同时,它很容易实现.通过一个简单的失效检测和识别的例子显示当具有与固定结构的交互多模型(FSIMM)估计器相同的性能时,MGS算法可以从本质上减少计算量.     

自然背景下对人工红外目标的分形检测

针对红外图像目标检测问题,提出了一个改进的差分计盒方法(DBC法).该方法利用特定应用环境中自然背景的渐变均匀性与人工目标的突变奇异性,改进了差分计盒方法的分形维数计算和J曲线的判别策略.改进后的算法没有运算量的明显增加,能够实现对多个目标的检测,并且对噪声具有更好的鲁棒性.理论分析以及两幅海上和空中目标的实验检测,验证了该算法的有效性和正确性.     

美军无人空战装备智能化发展动态及启示

美军无人机在军事行动中发挥了巨大作用,且数量规模和智能化水平在不断攀升。为抢占无人智能化作战新的制高点,美军开展了一系列新的研究试验。从美军现役无人机装备出发,分析了其主要作战运用特点以及优缺点。针对美军装备无人智能化发展新动态,重点分析了自主空中加油“、忠诚僚机”、弹群协同、算法战、先进作战管理等软硬件方面取得的重大进展,并总结了其无人智能化发展呈现出的新规律、新特点。从空战理论、能力技术和装备体系3个方面,提出了应对无人智能化装备发展的思考建议。     

基于最优化模型的太阳影子定位方法

针对利用太阳影子实现目标的定位问题,分析得到影响影子长度的参数,确立了影长与太阳高度角、目标物长度、经纬度等的函数关系,并结合最小二乘法思想,建立了以理论影长与实际影长之差的平方和最小为目标的优化模型。以直杆为例,运用粒子群优化算法快速求解得到目标的可能位置,并与实际地点进行了比较。     

等概率抽样群体演化算法的隐含并行性

在等概率抽样群体的条件下,讨论了演化算法的隐合并行性,得到了算法每代隐含处理的模式长度不超过ls（0≤ls≤l）的不同模式期望数的精确表达,并估计了其上下界．     

防空导弹武器系统目标分配的多种算法

叙述了防空导弹武器系统目标分配的一般数学模型。在此基础上,建立了防空导弹的5种目标分配数学优化算法,并讨论了数学模型的求解问题。最后,对这5种数学优化算法进行了比较。     

基于小波分形理论的快速图象编码算法

小波和分形理论应用于图象压缩领域是当今研究的前沿。提出了一种快速图象编码算法,它将加权小波变换与基于二叉树和双向链表搜索的分形编码相结合,在高压缩比、高信噪比前提下,使编码时间大大缩短。在ＰｅｎｔｉｕｍＰｒｏ２００个人机上对一２５６×２５６,８ｂｐｐ图象进行实验,编码时间仅需８秒,而图象失真很小。