模糊规则集在发动机故障诊断中的应用

基于模糊规则集度量,提出了一种故障诊断系统。提取模糊规则分两步实现：（1）由训练样本自适应形成超球子空间,可望解决高维空间的识别问题：（2）计算每个子空间上模糊规则的信任度。对模糊规则的概念进行了拓展,以便解决模糊规则之间的矛盾。仿真研究表明：模糊规则集度量可以用于液体火箭发动机的故障诊断。     

模糊自组织神经网络及其在信息融合目标识别中的应用

本文重点研究了在目标识别领域中信息融合技术的神经网络模型,针对特征层融合的高维数、量纲不统一、信息表达方式差异等特点,利用模糊自映射神经网络来实现特征间的有效融合。经实验仿真证实,这一融合方法较单源识别正确识别率提高７个百分点左右     

广义直观Fuzzy集

本文给出了广义直观Ｆｕｚｚｙ集的概念,讨论了基本运算及其性质,拓广了文献［１］与［２］的结果。     

模糊方向神经网络在火箭发动机故障检测与分离中的应用

提出了一种模糊方向神经网络分类器,并应用于液体推进剂火箭发动机故障检测与分离。模糊方向神经网络采用模糊集表示发动机故障模式,模糊集是方向超体聚集形成的集合体,方向超体则由单位方向、夹角和两个半径确定。模糊方向神经网络能在一次循环学习中形成非线性方向边界。故障检测与分离的仿真研究表明：模糊方向神经网络的识别性能是比较优越的。     

火力使用策略的集对分析与评价

对不确定理论──集对分析理论［１］中关于联系度的算法作了修改,给出了更有实际意义的联系度公式。应用此公式采用同异反决策分析的方法,首先对“火力使用策略”进行定性分析,把影响火力使用的７对主要矛盾看作７个集对,定义每集对的同异反三属性的测量要素。通过求各集对的联系度所在问题的解,达到择优最佳“火力使用策略”的目的,从而对战役行动起到指导或辅助决策的作用。     

催化反应中的次谐分枝

研究一类描述催化反应的flickering现象的动力系统,应用Melnikov方法对三种不同情形分别给出了系统存在次谐分枝的某些充分条件。     

一类微分多项式的值分布

讨论了微分多项式fnP(f)(n≥2)之导数的Picard例外集问题,在Picard例外集的意义之下推广了Anderson等人的结果。     

涡轮增压机组的功率平衡计算方法

介绍了舰船蒸汽动力装置中增压锅炉的计算特性,并在对已有的一些相关计算模型分析的基础上,描述了涡轮增压机组的功率平衡计算难题。针对该难题给出了涡轮增压机组的功率平衡计算流程和计算中有关问题的处理方法,在确保计算完备可行的前提下,该方法适合于工程应用。     

第Ⅳ类时滞捕食系统的Hopf分支

研究了具有第Ⅳ类功能性反应的两种群时滞捕食系统正平衡点的稳定性,讨论了该系统的Hopf分支现象,并进行了数值模拟。     

Exact algorithms for scheduling multiple families of jobs on parallel machines

In many practical manufacturing environments, jobs to be processed can be divided into different families such that a setup is required whenever there is a switch from processing a job of one family to another job of a different family. The time for setup could be sequence independent or sequence dependent. We consider two particular scheduling problems relevant to such situations. In both problems, we are given a set of jobs to be processed on a set of identical parallel machines. The objective of the first problem is to minimize total weighted completion time of jobs, and that of the second problem is to minimize weighted number of tardy jobs. We propose column generation based branch and bound exact solution algorithms for the problems. Computational experiments show that the algorithms are capable of solving both problems of medium size to optimality within reasonable computational time. © 2003 Wiley Periodicals, Inc. Naval Research Logistics 50: 823–840, 2003.