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。     

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。     

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.     

模糊-专家控制在智能消磁中的应用研究

综合消磁是处理舰船固定磁性的重要手段.长期以来,由于综合消磁工艺的复杂性,使得这项工作在很大程度上依赖人工.实现消磁自动化,就是要将工作人员从繁重的脑体劳动中解放出来,提高工作效率.目前的新型消磁站已经实现了数据采集、统计自动化,不仅基本免除了工作人员的体力劳动,也从一定程度上减轻了消磁技师的脑力劳动.然而由于需要人工参与决策,综合消磁的效果和效率仍然十分依赖于人的因素.所以,实现综合消磁工作的完全自动化,补偿电流值组合的智能化决策是关键问题.本文在分析以前所做工作的基础上,运用模糊控制理论构造模糊-专家控制器,替代人工决策过程以实现自动化消磁.     

基于直觉模糊时间Petri网的不确定性时间推理方法

针对Petri网模型在对复杂不确定性时间信息描述和推理方面的局限性,在定义直觉模糊时间函数以及网络变迁约减规则的基础上,融合直觉模糊时序逻辑(IFTL)、直觉模糊Petri网(IFPN)以及线性逻辑推理的理论优势,构建了直觉模糊时间Petri网(IFTPN)推理模型,并提出了基于IFTPN的不确定性时间推理算法,较好地解决了态势评估中冲突事件间的不确定性时间推理问题。最后,通过典型的战场想定验证了该时间推理方法的有效性和优越性。