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INDU网络的解析表达及其一致性计算 总被引:1,自引:0,他引:1
INDU网络在区间代数的基础上引入了时间区间的长度,细化了时间区间之间的定性关系,使得时间定性推理的精确性有所提高。本文给出了INDU网络的0维、1维及2维的共计25个解析公式,用解析的方法来刻画INDU网络,并用它来实现INDU网络全局解的一致性计算。 相似文献
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为了探究《测量不确定度表示指南》(GUM)和蒙特卡洛法(MCM)对不同维数对评定结果的影响,以平面直线度(五维)、空间直线度(七维)、圆柱度(十维)随机变量输入为例做正态分布随机变量输入误差不确定度评定,并改变输入随机变量的分布类型,观察评定结果的变化。提出区间不重合率的概念,由MCM和GUM各自包含区间端点的绝对偏差之和与GUM包含区间端点值之差的比值来表示,描述MCM和GUM包含区间的一致程度。结果表明:当输入随机变量为正态分布时,平面直线度误差不确定度GUM、MCM和自适应MCM结果一致性较好,空间直线度和圆柱度误差不确定度GUM、MCM和自适应MCM的评定结果一致性较差,随着维数的增加,区间不重合率逐渐增加,一致性逐渐降低;当输入随机变量为均匀分布时,平面直线度、空间直线度和圆柱度误差不确定度GUM、MCM和自适应MCM的评定结果一致性差,且区间不重合率同样随着维数增加而增加,GUM评定结果可信度逐渐降低。 相似文献
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介绍了一种区间小波的构造方法,并将区间小波与神经网络相结合,提出了一种用于信号分类的的分类区间小波网络,利用它可以解决以往小波网络的基底空间与被学习信号所属空间不匹配的问题.实验结果表明,将区间小波网络应用于雷达目标识别,可以减少神经元的数目,提高网络的收敛速度,能够获得较好的分类效果. 相似文献
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介绍了一种区间小波的构造方法,并将区间小波与神经网络相结合,提出了一种用于信号分类的的分类区间小波网络,利用它可以解决以往小波网络的基底空间与被学习信号所属空间不匹配的问题。实验结果表明,将区间小波网络应用于雷达目标识别,可以减少神经元的数目,提高网络的收敛速度,能够获得较好的分类效果。 相似文献
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本文给出摇板式造波机所造二维规则波时域线性解的解析表达式,它描述一个带有波前的二维线性波的传播过程。当摇板作简谐摇荡的时间趋于无穷大时,该解趋于线性稳态解。时域线性解可为求解时域非线性解提供自由表面速度势和波形的初始值,因此具有实际应用价值。 相似文献
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《中国舰船研究》2017,(2)
[目的]采用解析方法分析船舶碰撞动力特性较为快速和准确,其中外部动力学分析十分重要。[方法]为此,运用MATLAB程序实现船舶碰撞外部机理三维简化解析方法,计算两艘船舶碰撞的动能损失,并与二维解析方法的计算结果进行比对。在实现船舶碰撞动能损失快速计算解析方法的基础上,讨论碰撞高度、角度和位置对动能损失的影响。此外,还研究碰撞场景对保守恢复系数的影响和保守恢复系数对动能损失的影响。[结果]结果表明:三维解析方法得到的动能损失小于二维解析方法,碰撞高度对于动能损失有明显的影响;简化解析方法中,对于碰撞角度大于90°的场景,恢复系数简单地取0并不安全。[结论]在今后的外部动力学分析中,为了使动能损失的计算值更加准确,可以使用三维解析方法代替二维解析方法。 相似文献
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Hierarchical logic in shipping policy and decision-making 总被引:4,自引:0,他引:4
Ernst Gabriel Frankel 《Maritime Policy and Management》1992,19(3):211-221
Shipping policy is made and implemented under conditions of multiple objectives and constraints. It is often also subject to diverse interests and decision-makers, each with his own agenda. Policy alternatives usually have different financial, economic, market, environmental, and other implications, and, as a result, affect objectives and constraints differently. In turn, their desirability from the point of view of the various decision-makers will be influenced by complex sets of priorities. Shipping policy and decision-making involves the trade-off among a myriad of often conflicting objectives in the choice between alternative strategies. A hierarchical network approach to the determination of the most effective choice or strategy is proposed to represent the effect of policy alternatives on desired and undesired outcomes and the impact of these outcomes on the objectives and, as a result, the various interest groups supporting different policy objectives. The model suggested is based on the analytic hierarchy or expert choice process and permits consideration of both qualitative as well as quantitative performance measures and their impact on policy or decision objectives. 相似文献
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为了有效改进ECDIS界面设计并全面提升其可用性,构建基于分析方法和实证方法的ECDIS可用性评估框架。从可用性的概念和内涵出发,定义ECDIS的可用性标准;然后选择6种分析方法预测ECDIS的可用性,进而通过实证方法验证预测结果的准确性。针对目前最流行的2种ECDIS进行实例研究得到定量数据和定性描述,比较分析二者的可用性。基于分析方法和实证方法的评估框架对于ECDIS可用性评估是有效可行的,有助于系统界面可用性的改进和提升。 相似文献
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针对某军校现行的理论课教学评价标准存在的主要问题,采用网络层次分析法与模糊综合评价法相结合的方案,提出具体改进措施.首先,着眼教学评价指标间具有较强相互影响的现实,利用网络层次分析法确定各指标权重;其次,构建模糊综合评价模型,提出求解评价结果的思路;最后,采集最近一学期某教员的理论课教学质量评价原始数据,通过实例验证该评价模型的有效性. 相似文献
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《Marine Structures》2002,15(1):57-74
Operational prediction of wave heights is generally made with the help of complex numerical models. This paper presents alternative schemes based on stochastic and neural network approaches. First order auto regressive moving average and auto regressive integrated moving average type of models along with a three-layered feed forward network are considered. The networks are trained using three different algorithms to make sure of the correct training. Predictions over intervals of 3, 6, 12 and 24 h are made at an offshore location in India where 3-hourly wave height data were being observed. Comparison of model predictions with the actual observations showed generally satisfactory performance of the chosen tools. Neural networks made more accurate predictions of wave heights than the time series schemes when shorter intervals of predictions were involved. For long range predictions both the stochastic and neural approaches showed similar performance. Small interval predictions were made more accurately than the large interval ones. 相似文献