基于自底向上的语法制导定义的实现

在语法分析的同时进行句子翻译,此时符号属性值的计算依赖于具体的分析方法.继承属性值的计算不适合在自底向上的分析法中实现,笔者在文中讨论了在自底向上的分析中如何处理继承属性的求值问题,给出了实现方法,对这些方法作了分析、比较与评价.     

基于粗糙集的最小规则生成算法

讨论了可辩识矩阵的内容的深层次含义，分析了它与属性值约简的关系，并提出了一种利用可辩识矩阵实现属性值约简的方法，分析了利用可辩识矩阵实现属性约简和属性值约简的方法，设计了基于可辩识矩阵的最佳约简的算法，使得属性约简和属性值约简得以一致计算，使知识推理过程变得统一且相对简单．     

基于可分辨重要度的属性约简算法

在可分辨关系和分辨强度指数概念的基础上,构造出“基于可分辨重要度的属性约简算法”．算法采用自底向上的方法,利用启发式信息可分辨重要度SIG作为属性选取的依据．算法无需生成中间结果,并将相关的逻辑运算转换成矩阵运算,从而达到降低系统时空开销、有效处理大规模数据的目的．理论分析和UCI数据集的测试结果表明,文中提出的算法有效、可行．     

基于粗糙集的最小规则生成算法

讨论了可辩识矩阵的内容的深层次含义,分析了它与属性值约简的关系,并提出了一种利用可辩识矩阵实现属性值约简的方法,分析了利用可辩识矩阵实现属性约简和属性值约简的方法,设计了基于可辩识矩阵的最佳约简的算法,使得属性约简和属性值约简得以一致计算,使知识推理过程变得统一且相对简单.     

基于设计公理的多属性决策方法

针对多属性决策过程中容易引起目标冲突、重复决策过程复杂等问题,对基于公理设计理论的多属性决策过程进行了研究,提出了基于独立公理的有向层次化指标分析体系和基于信息公理的方案评价方法．所建立的指标体系能够充分考虑指标的层次性和独立性,使决策者能够理清指标间的影响关系,从而降低多属性决策过程中的指标冲突．通过加入满意度计算项,对信息量的计算公式进行了改进,弥补了原有公式仅体现系统能力的不足,并给出了模糊性和非模糊性属性值信息量的计算方法．运用该评价方法,决策者根据系统信息量的大小即可判断方案的优劣．最后,通过案例验证了该方法的有效性和可行性．     

基于评价指数的属性约简算法

从粗糙集理论出发,提出可分辨关系和对象差异矩阵的概念,并以此为基础构造出基于评价指数的属性约简算法.算法采用自底向上的方法,利用属性的评价指数作为启发式信息,求得属性集合的约简.在多个UC I数据集上进行试验,理论分析和实验数据表明,文中提出的属性约简算法是有效、可行的,具有较高的效率.     

基于评价指数的属性约简算法

从粗糙集理论出发,提出可分辨关系和对象差异矩阵的概念,并以此为基础构造出基于评价指数的属性约简算法.算法采用自底向上的方法,利用属性的评价指数作为启发式信息,求得属性集合的约简.在多个UCI数据集上进行试验,理论分析和实验数据表明,文中提出的属性约简算法是有效、可行的,具有较高的效率.     

基于新的模糊距离在多属性决策上的应用

针对属性值为模糊数的多属性决策问题,根据一种新的三角模糊数模糊距离公式提出了一种基于逼近理想点解决属性值为模糊数的多属性决策问题的新方法。通过具体的决策实例表明该方法是合理可行的,从而为解决属性值为模糊数的多属性决策问题提供了一个新的决策方法。     

概率信息系统中扩展决策规则的决策推理

用概率信息系统表示对象与属性值之间的概率关系．根据粗糙集理论，采用平均算子，获取概率信息系统的扩展决策规则集．用关系合成的模糊推理方法，实现了扩展决策规则集的决策推理．     

基于PRO／E的方舱设计方法探讨

本文结合方舱结构特点，介绍了在PRO／E中自底向上设计和自顶向下设计两种方法；探讨了方舱在自顶向下设计时驱动零件选用及其所应具有的特征；建立了两种设计方法设计方舱的流程图。通过实例介绍了两种设计方法的设计步骤；最后分析了两者之间关系及其优缺点和应用范围。     

有偏好的交通网络路径选择模型

在城市交通网络中,已知路径的时间属性与费用属性,分析了出行者对路径有、无主观偏好时的路径选择问题。当无偏好时,利用信息熵理论和多属性综合决策方法给出了获得路径综合属性值的计算模型;当有偏好时,对不同的路径通过互反判断矩阵给出主观偏好,然后利用互反判断矩阵之间的偏差建立关于属性权重向量的优化模型,并采用解析的方法对模型进行求解,得到每个属性的权重,从而进一步计算出每条路径的综合属性值,属性值最大的路径为最优路径。分析结果表明:在无偏好时最佳选择路径2的综合属性值为0.918;在有偏好时最佳选择路径4的综合属性值为0.965,与无偏好的相差较大,且6条路径的选择次序不同。可见,出行者的主观偏好对路径选择结果有较大的影响。     

基于模糊偏好的不确定性多属性决策方法

通过建立模糊偏好下模糊属性的序关系，探讨了属性值为模糊数的一类多属性决策问题，在此基础上，提出了不确定多属性的统一序关系。     

基于灰色关联分析和信息公理的多属性设备优选研究

灰色关联分析是一种定量分析法,将信息公理引入其中,提出了基于灰色关联分析和信息公理的优选方法．该方法根据评价指标的决策矩阵,构造出由最优参考数据列组成的理想方案．以信息量为测度评价各备选方案与理想方案的关联程度,通过确定各指标的可接受范围,并通过计算各方案的信息量,获得方案的优劣排序,优选最佳方案．为实现多属性优选,修正了信息量计算公式．最后以链条输送机为例验证了该方法的有效性与可行性．     

基于粗糙集理论的模型结构选择与知识发现

为了合理选择决策模型，提出了一种基于粗糙集理论获取模型选择知识并利用获取的知识选择模型的方法．通过随机设定模型参数，得到备选模型的属性值为连续值的决策表；通过设定误差范围，获得决策表中对象之间的关系；利用该关系和粗糙集理论，对决策表进行属性约简，获得决策规则；按该决策规则进行推理，实现智能决策的模型选择．实例表明，该算法是可行的。     

非流形造型的主船体快速分舱方法

为解决自底向上逐一生成舱室的分舱方法需要花费大量时间,提出了一种自顶向下的船舶参数化分舱方法,利用舱壁位置参数与内壳折点位置参数驱动生成分舱理论面,再用分舱理论面切割主船体,利用非流形造型技术及其布尔运算生成舱室.分析结果表明:该方法只需舱壁位置与内壳折点信息,即可进行参数化分舱,避免了大量舱室型值信息的输入,降低了舱室定义的复杂性;通过非流形造型记录了分舱时的过程信息,修改模型时只需对这些信息重组即可,实现了分舱模型的快速重塑.可见,该方法能够快速实现船舶分舱与舱容计算,为船舶三维参数化设计奠定了基础.     

ActiveX控件DataGrid在工程计算中的应用

提出了在工程计算辅助软件系统中让一些计算模块具有通用性的方法，并以拉格朗日插值模块的实现过程为例。分析了DataGrid控件在工程计算辅助软件系统中的应用．     

实时二维多尺度目标识别方法及其应用

序列图像中多尺度目标具有灰度值分布一致性和不变性的特点．据此，提出基于量化灰度值自结构的动态目标识别方法．自结构的形成是通过相邻采样点之间的比较实现的．量化是对比较结果进行开关运算得到的．量化自结构之间的差值表示识别结果．识别计算过程可在0．3s～0．5s内完成，比一般的识别方法较大地提高了运算速度．本方法不受图像模糊的影响，提高了识别的可靠性和鲁棒性．应用实践表明，此方法是可行的和实用的。     

基于灰色聚类理论和人工神经网络技术的道路交通安全评价

在深入研究了道路交通安全的评价指标确定的基础上，提出了一种基于灰色聚类理论和神经网络技术的综合评价方法，并对神经网络输入、输出指标属性值的量化方法进行了讨论，建立了道路交通安全的BP神经网络评价模型．最后，介绍了该模型在各省道路交通安全评价中的应用实例．     

轴系校中的传递矩阵方法及其VB实现

传递矩阵方法是材料及结构力学中较常用的一种计算方法．文中提供了一种轴系校中计算中实用的传递矩阵计算方法，并给出其详细的推导过程．与传统的计算方法相比，该方法具有便于理解和上机计算的优点．文中还介绍了该方法在VB环境下的实现．     

基于区间和多目标的城市交通方式评价

由于交通系统的复杂性,很多交通方式属性值只能用区间等模糊形式来表示。针对区间交通方式属性,分析可持续发展条件下的城市交通方式评价体系,通过对向量规范法进行改进实现交通方式属性间的可公度化,进而建立基于交通方式点到正负理想点“距离”的多目标评价模型。最后通过实例进行分析和验证,表明评价模型在区间交通方式属性评价中的有效性。