基于Rough集理论的数据库推理通道动态消除

提出了一种基于Rough集理论的数据库推理泄漏通道消除方法。在由数据库中所有数据生成的不完备决策表上,该方法应用Rough集理论,分析提取出敏感和非敏感数据之间的确定性推理关系,以此产生推理控制规则。利用这些规则对数据库系统返回给普通用户的数据动态地做最小修改,防止推理通道的产生。实验结果表明,该方法可扩展性强,在保证较高的数据库安全性的同时提高了数据可用性。     

信度函数在作战效能分析中的运用

针对某些作战效能指标由于与人的行为等因素关系密切而难以量化,运用信度函数探索不确定评价问题。通过建立信度函数模型把指标评价建模为信度函数,并应用登普斯特(Dempster)规则转化为mass函数合成为上层指标进行综合评价。经过实例分析,信度函数模型尤其对战时在考虑指挥员的指挥艺术及士兵士气等非确定性因素的情况下,对作战效能的评估是十分有效的,从而为决策者的作战决策提供一定辅助作用。     

一种基于策略的配置管理思想

对更健壮和更有效配置管理工具的需求已成为企业网络管理领域的一个越来越迫切的问题.针对这种情况,提出了一种新的配置管理思想--基于策略的配置管理,给出了规则冲突的产生和解决策略.减少了因配置信息变化而对网络的重构时间,降低了网络的维护成本,使网络配置更易于进行.     

The role of covariate balance in observational studies

Observational data are prevalent in many fields of research, and it is desirable to use this data to make causal inferences. Because this data is nonrandom, additional assumptions are needed in order to construct unbiased estimators for causal effects. The standard assumption is strong ignorability, though it is often impossible to achieve the level of covariate balance that it requires. As such, researchers often settle for lesser balance levels within their datasets. However, these balance levels are generally insufficient to guarantee an unbiased estimate of the treatment effect without further assumptions. This article presents several extensions to the strong ignorability assumption that address this issue. Under these additional assumptions, specific levels of covariate balance are both necessary and sufficient for the treatment effect estimate to be unbiased. There is a trade‐off, however: as balance decreases, stronger assumptions are required to guarantee estimator unbiasedness. These results unify parametric and nonparametric adjustment methods for causal inference and are actualized by the Balance Optimization Subset Selection framework, which identifies the best level of balance that can be achieved within a dataset. © 2017 Wiley Periodicals, Inc. Naval Research Logistics 64: 323–344, 2017     

一种改进的粒子群优化算法

针对基本粒子群算法存在着收敛速度慢、效率低、易陷入局部最优等缺陷,为了更好地平衡全局和局部搜索能力,在粒子群算法中引入收缩因子,使算法中粒子不仅向种群最优的粒子进行学习,而且向种群中比自己优秀的所有粒子学习,增加了粒子的多样性。实验结果证明,与基本蚁群算法相比,改进的粒子群算法提高了收敛速度和效率,能一定程度地避免局部最优解的产生。     

利用验前信息时，飞行器试验鉴定技术研究—— 一次现场试验下的精度鉴定方法

研究了具有验前信息下的飞行器落点精度的鉴定问题,适用于只作一次现场飞行试验的情况。文中给出了鉴定方案,并进行了风险计算和信度分析。对于一次试验结果与验前信息的一致性．给出了验证方法。本文所提供的理论方法,可用于一般武器装备系统的试验定型和鉴定。     

多目标数据关联及航迹管理建模与仿真

利用分布式推理判决理论较好地解决了数据融合中目标数据关联问题,并对目标航迹的真实跟踪概率（ＴＴＰ）进行了研究,在ＭｏｄｅｌＣ和ＭｏｄｅｌＤ假设的基础上给出了ＴＴＰ的计算公式,并利用ＴＴＰ对航迹进行了有效的管理。最后利用ＭＡＴＬＡＢ语言进行了仿真。     

一种炮瞄雷达故障诊断专家系统

依据炮瞄雷达故障诊断的需要,提出了一种智能化炮瞄雷达故障诊断专家系统设计方案。探讨了方案的组成,给出了实用诊断策略。     

智能工具机的性能分析

本文论述了提高智能工具机性能所采取的技术措施,并对其性能进行了模拟。模拟结果表明,智能工具机的平均推理速度可达500KLIPS 左右,比日本的PSI—Ⅰ约快一倍,比美国加州大学Berkeley 分校研制的PLM 约快两倍。     

采用故障信息分级确定最佳监测点分布

装备结构的复杂性使监测中确定最佳分配点极为困难,本文在最大故障信息量的基础上,提出了故障信息分级的判定原则,用以确定监测点的最佳分布,从而可在最少监测点的情况下,获得最多的装备运行故障信息,为故障诊断提供可靠数据。