基于粗糙集理论的系统智能控制方法研究

为了使系统能够正常运行,采用粗糙集理论对其状态进行智能控制.通过分析系统正常运行的历史数据,经过归一化、求上界完成信息系统的初始化后,利用粗糙集理论对其进行属性约简并得出决策规则.把经过初始化的实时数据带入决策规则中来判断系统状态是否存在异常,最终完成对系统的智能控制.     

基于遗传粗糙集的渔船安全评估及规则挖掘

为对渔船安全技术状况进行客观评估,提出了基于粗糙集的渔船安全技术状况评估方法。通过遗传算法对粗糙集属性约简进行改进,利用属性依赖度计算属性核,同时在种群初始化时引入属性核计算个体适应度,动态调整适应度函数以获得最小属性约简。算法根据属性重要度确定指标权重并获得综合评估结果,按照生成的规则知识库进行了规则挖掘。试验表明：该方法可以有效地降低评估运算量,同时规则知识库的建立为渔船安全技术状况评估提供了基础依据。     

基于变精度粗糙集的故障特征选择方法

粗糙集理论是近年来发展起来的一种有效处理不确定、不精确问题的新型数学工具。文章阐述了传统Pawlak粗糙集的核心内容,并介绍了变精度粗糙集的基本概念。从信息论观点出发,提出了基于变精度粗糙集的信息表属性约简方法,并验证了将该方法应用于故障特征选择的可行性。柴油机的实际诊断结果表明,该方法节省了硬件费用,改善了运算效能。     

基于粗糙集和 SVM 理论的柴油机故障分类预测诊断

文中利用粗糙集和 SVM 理论相结合的方法对柴油机故障进行快速准确分类预测诊断。首先对收集的故障特征数据进行预处理,再运用粗糙集理论进行属性约简得到最优决策属性表,然后使用 SVM 理论中的分类预测规则对最优决策属性表进行诊断分类,得出诊断结果。通过实例分析验证了该诊断方法优于单一的粗糙集诊断和 SVM 诊断。     

船舶导航系统安全属性约简的研究

信息技术对船舶导航的影响越来越大,针对导航信息系统安全评估工作的研究也逐步深入.在安全评估过程中一般需要考虑各类安全属性,如何从安全评估的历史数据中,消除冗余属性,发掘出有利于安全评估的信息,是我们所关心的问题.提出一种船舶导航系统安全属性约简的方法,在变精度粗糙集基本概念的基础上,以布尔函数为数学工具,对属性约简进行描述.实例说明,这种方法可以根据历史数据,有效地进行决策系统的属性约简,从而减轻系统决策的工作量,提高系统决策的工作效率.     

基于粗集的电台识别决策表最小约简算法

简要介绍了粗糙集理论中区分矩阵算法和HORAFA算法在知识约简中的应用.通过约简算法仿真,突出强调了HORAFA算法在通信电台识别决策表最小属性约简中的优点.     

基于容差关系知识依赖的属性约简算法研究

为了提高不完备信息系统中的属性约简能力,文中基于容差关系研究了知识粒度、知识依赖度等概念,给出了一种新的知识粒度定义,研究了两种依赖度的性质,并通过例子加以验证.通过引入知识粒度的概念,对信息系统中属性的重要度进行了定义;并以属性重要度作为启发式信息提出了属性约简的两种算法,一个从核属性集出发,采用自底向上的方法,另一个从整个属性集出发,采用自顶向下的方法.在5组UCI数据集上的实验结果表明,从约简个数来看,文中算法与其他算法相比,属性个数少于或等于其他算法结果;从分类精度来看,从核属性集出发的算法精度更高.最后通过实验验证了文中算法的正确性和可行性.     

基于粗糙集的船舶主机轴系故障诊断

船舶主机轴系的故障诊断对船舶正常航运具有重要意义.将粗糙集理论应用到船舶主机轴系故障诊断中,建立了基于粗糙集的船舶主机轴系故障诊断模型.采用NaiveScaler方法对故障数据离散化处理,利用基于属性重要度的启发式算法进行属性约简,获取故障诊断相关规则.算例验证了该模型的有效性.     

集装箱港口竞争力影响因素的粗糙集分析

由于全球各集装箱港口之间的竞争日益激烈,而目前缺乏评价港口竞争力的权威指标体系,相关的指标数量众多,难以确定哪些是关键指标,为探讨影响港口竞争力的主要因素,尝试在集装箱港口竞争力的评价指标中引入新兴的数学工具粗糙集理论,通过属性约简,删除冗余指标,简化指标体系,从10个评价指标中提取影响评价结果的5个关键指标,为研究集装箱港口竞争力提供新的思路。     

基于粗糙集理论的板材热成形工艺建模

在复杂制造过程工艺决策系统的研究与开发中,工艺知识或规律的获取通常是系统建模中的一个难点,本文在对粗糙集理论与方法扩充的基础上,将其引入到板材热成形加工过程建模中。给出变包含度粗糙集的构造,提出基于依赖度及包含度增量的知识约简算法,通过粗糙集建模提取板材热成形的工艺规律,运用近似推理对加工参数进行快速确定。     

基于遗传算法的核动力舰船蒸汽发生器水位PID控制研究

采用遗传算法对PID参数进行寻优,在搜索空间内获得全局最优点,将遗传算法和Z-N整定的结果作了比较,仿真结果表明,采用遗传算法能获得较好的控制效果,在蒸汽发生器水位控制过程中,可以采用遗传算法来优化PID控制器参数。     

基于遗传算法的消磁绕组优化设计

介绍遗传算法在消磁绕组优化设计中的应用,并结合有限元数学仿真对算法进行试验验证。该算法优化精度高,求解收敛性好,不仅能够对消磁绕组安匝量进行优化,而且能够对消磁绕组布置位置进行优化。     

粗糙集理论在装备故障诊断中的应用

针对目前部队的装备故障诊断能力较弱的现状,通过几种故障诊断方法的比较,选取出粗糙集作为装备故障诊断方法,从而对已得到的装备状态的测试数据进行分析,利用粗糙集的约简算法消除冗余信息,利用决策表的形式从不完备的、不精确的测试数据中导出诊断规则,并应用于某型电台装备中进行故障诊断。结果表明,诊断结果快速准确,为今后进一步研究粗糙集算法在故障诊断中应用提供了依据。     

基于量子行为遗传算法的船体局部结构优化设计

采用遗传算法解决船舶复杂结构中混合设计变量优化问题时,其效果很有效,且能获得全局最优可行解。然而,简单遗传算法局部搜索能力差且易于早熟。为了提高对船舶复杂结构设计变量解空间的搜索能力,该文设计了一种基于二进制编码的适用于混合变量的量子行为遗传算法,比较适合于复杂函数的全局寻优,且搜索能力优于标准遗传算法。通过三个算例对算法的寻优能力进行测试,实验结果表明,采用量子行为遗传算法进行的船体局部结构优化设计具有较好的计算质量与计算效率。     

基于遗传算法的VLCC货油舱分舱优化

探讨以减小静水弯矩为目标的超大型油船分舱优化方法。建立以横舱壁位置为参变量的参数化分舱模型,编程实现典型工况配载计算;建立基于遗传算法的优化模型,实现在主尺度、船型和货油舱区域总长确定的情况下,以最小静水弯矩为优化目标的货油舱横舱壁位置优化。实际应用结果表明,该方法能快速高效地找到满足强制规范要求的静水弯矩最优的分舱方案。     

基于免疫遗传算法的水下无人平台航路规划

为克服遗传算法在水下无人平台航路规划应用中存在的问题,提出了基于免疫遗传算法的水下航路规划问题.仿真结果表明,这种算法能够有效地提高航路规划的计算速度和保证航路规划的质量.     

基于遗传算法的三体船快速性仿真分析

以三体船船模为研究对象,通过理论研究、船模试验、数值模拟三者相结合的方式,对其快速性进行研究。在快速性试验的基础上,笔者基于ISIGHT-FD软件平台,建立数学模型,从船舶阻力和船舶推进相结合的角度出发,选用遗传算法建立辨识系统,分析该三体船船模的片体布局对其快速性的影响以及船、机、桨的配合情况。最终,通过绘制的剩余阻力曲线和敞水效率曲线,验证辨识结果并加以预报。