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.     

基于粗糙集理论的遗传属性约简算法研究

传统的属性约简算法效率低下,容易陷入局部极小值,不适用于大型知识库。文中提出一种基于粗糙集理论的遗传属性约简方法,在传统的属性约简方法基础上对适应度函数、交叉和变异的概率、变异方式和种群修复方式进行了改进。在正域区分对象集的研究基础上,用启发信息设计了一种快速的属性约简算法,并利用 Matlab 工具进行仿真,将仿真结果与前人研究结果作对比。实验表明此算法优于前人的算法,能够快速高效地对大型知识系统求其约简。     

JAVA环境下的多背包密码算法

介绍背包问题与普通背包加密算法和L3-格基约简算法破解背包问题的方法并加以深入的分析,同时介绍了如Chor-Rivest背包加密与解密算法,在此基础上提出了一种基于多背包的加密算法,该算法大大加强了背包加密算法的安全性,可以有效地对抗L3-格基约简算法,具有实际的商业甚至军事价值。     

基于粗糙集知识建模的船舶焊接生产设计方法

知识获取是船舶焊接生产设计智能系统构建中的一个瓶颈问题。本文提出一种基于粗糙集理论的知识建模方法,该方法包括数据采集、顸处理、模型约简、模型推理等四个方面。通过属性约简、值约简和规则约简三个步骤,可从系统运行的经验数据中自动提取出一个精简的知识模型。针对模型推理中存在的规则匹配冲突问题,提出一种基于属性重要性的推理算法。以焊接位置、焊接方法、焊接材料、焊接设备等焊接工艺决策为例,介绍RS建模在船体焊接生产设计中的应用。     

改进格鲁内基法

针对布切伯格等算法中存在的不足之处，采用取最高项进行约简，对多项式组彻底约简和根据秩的大小选取基组等措施对这些算法进行改进，从而形成本文的改进格鲁布纳基法。与现有算法相比，本文提出的方法以较少的计算工作量得到与原多项式组（PS）等价的格鲁布纳基（GS）或便于求解的三角型组（TS）。     

代价敏感代表选举的邻域覆盖粗糙集分类方法

基于邻域的覆盖粗糙集已经被用于构建数值型数据分类器.文中将该理论应用于针对名词性数据的代价敏感分类器.首先,用对象间的相似关系确定每个对象的相似度阈值,并通过该阈值确定每个对象的邻居以及邻域;然后,通过覆盖约简算法选举出一组称为代表的对象;最后,当需要对新对象进行分类时,计算它与各代表之间的曼哈顿距离,并综合误分类代价向量制定不同分类策略,以最小化误分类代价期望值.在UCI数据库中的数据集之上与主流的代价敏感ID3和C4.5算法对比,结果表明新算法能取得更好的分类效果.     

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.     

舰船装备故障诊断特征知识获取方法研究

将粗糙集理论引入到舰船装备故障诊断特征知识获取,提出一种基于粗糙集理论的舰船装备故障诊断特征知识获取模型.该模型从包含冗余和不一致信息的原始数据出发,构建决策表,通过属性约简和属性值约简获取故障诊断的最小约简属性集和诊断规则,并建立诊断规则知识库.实例分析表明:在保持故障诊断分类结果的情况下,该方法可以提取出最能反映故障的特征,并能有效地解决舰船装备故障诊断中规则获取的知识冗余或缺失问题,从而为粗糙集在舰船装备故障诊断中的深入应用打下基础.     

一种基于粗糙集的决策树生成算法

针对决策树的构造和修剪通常不能同时进行所产生的效率低下的问题,提出了基于粗糙集理论中知识依赖性的决策树构造方法.利用优先策略,将知识依赖性同时作为属性约简和建树的准则,在决策树预修剪的同时进行节点生成,大大提高了决策树构造的效率.使用Fisher's iris数据集对基于粗糙集理论中知识依赖性的决策树生成算法和用回归拟合方法的决策树生成算法进行比较.实验结果表明,前者的分类精度和决策树模型的复杂程度要明显优于后者.     

一种基于PSO优化算法的测试用例集约简方法

测试用例的数量和质量决定软件测试的效率和有效性,随着软件规模越来越庞大,软件测试所需的测试用例的数量也变得越来越多。为了解决这个问题,文中提出一种基于粒子群优化算法的测试用例集的约简方法。测试用例约简的目的是在不降低原有用例覆盖标准的情况下,通过一定的方法来减少测试用例的数量,以此来提高测试的效率、降低测试的成本。在该算法中采用二维适应度评价函数,一维是覆盖度,另一维是冗余度。最后通过试验表明该算法性能优秀且具有很高的稳定性。     

基于改进r-组合映射编码并行组合扩频通信系统的分析

介绍一种基于r-组合映射关系[1]的并行组合扩频通信系统,通过仿真发现该映射关系不能正确映射信源为全'0'时的信息数据,系统的误码性能不够理想.会产生错误平层.提出一种改进r-组合映射算法.解决了原r-组合映射算法映射不完全的问题.编码和交织技术是改善系统误码性能的有效方法,分析构造了一种编码并行组合扩频通信系统(coded-PC/SS),进一步改善了并行组合扩频系统的误码性能.在改进r-组合编码并行组合扩频系统下,通过仿真分析平衡Gold序列、m序列和Walsh序列对并行组合扩频通信系统性能的影响,得出平衡god序列更适合于并行组合扩频通信.     

编队舰炮对岸破坏射击表尺分配实用优化

为了克服舰炮最佳表尺分配决策难以实用化的难题,利用门限控制原理、最佳表尺均匀分配原理以及黄金分割搜索算法,提出简单且易于实用化的编队舰炮对岸破坏射击表尺分配优化算法,为相关领域研究提供参考意见。     

算术编码理论及误差分析研究

文章主要对算术编码的编码理论和译码理论进行了详细阐述,具体分析了算术编码在实际译码中存在的误差,并说明了在算法中实现算术编码的基本思想。     

舰船推进系统集成管理知识挖掘方法研究

针对舰船推进系统集成管理中的实船训练仿真建模与机械设备状态评估等高级应用对知识的需求，研究知识管理中所需要的知识内容与形式，探索数据挖掘方法在大数据知识获取中的应用模式。以某型推进装置为对象，研究使用数据挖掘技术获取所需集成管理知识的途径，包括聚类算法在推进系统稳态工况基准模式识别中的应用，以及关联算法在状态特征模式识别中的应用等。本文研究为实现基于知识的舰船推进系统集成管理提供了研究基础。     

Link16时隙选择算法分析

无中心节点的组网方式是link16的一个关键技术。提出了一种自主预约时隙算法，可以有效地实现link16的动态网络管理，发挥link16更灵活的作用。针对此算法，分析了多个用户下的时隙冲突概率，并提出了一种简单有效的解决时隙冲突的方法。     

并行分布式运算FIR滤波器的FPGA实现

研究了2比特并行分布式计算（2-bit PDA）在FPGA中实现了FIR滤波器的应用,并在Altera公司的APEX20K1500E系列FPGA中实现了48阶FIR滤波器,实际结果表明使用该方法实现滤波器不但节省了逻辑单元,而且和普通的并行分布式方法相比还提高了运算速率,从而使该滤波器用于实时信号处理时有更大的优越性.     

基于高级遗传算法的船舶模型参数辨识

提出一种以二阶K-T方程为基础，并基于高级遗传算法的船舶参数辨识算法，能有效地保证了算法的收敛性和全局优化能力，避免陷入局部最优解。并引入噪声参数，再用基于多局部种群的遗传算法进行迭代计算，将残差白噪声化。最终将该方法与传统的广义最小二乘算法相比较，得到了较为理想的船舶参数。通过对采集的仿真数据和实际自动舵数据的辨识结果验证了该方法在实际工程应用中的可行性和有效性。     

潜艇垂直面运动的鲁棒控制

为了提高潜艇控制器对各种不确定性的适应性,探讨了潜艇垂直面运动的跟踪控制问题。通过研究潜艇线性化模型的状态方程,提出了一种基于混合灵敏度的鲁棒控制算法。仿真结果表明,该算法在满足控制精度的基础上,具有较好的动态特性和鲁棒性,对模型的摄动具有良好的适应性,能较好的应用于潜艇垂直面的运动控制。     

船舶舵机个体Agent的研究与构建

针对船舶运动控制的特点，用Agent思想对船舶舵机进行了深入研究，并构建了船舶舵机个体Agent的总体框架,它由在线辨识模块、预报模块、智能控制模块、学习与适应模块4部分组成，为全船MAS的实现打下了扎实的基础。     

海洋平台磁流变模糊半主动振动控制研究

为更有效地减小海洋平台动力响应,采用基于模糊控制算法的磁流变阻尼器对海洋平台的振动进行控制.以海洋平台位移响应误差和误差变化为输入变量、以最优控制力为输出变量,优化设计出模糊控制器,根据磁流变半主动控制算法提供接近于最优控制力的半主动控制力.数值仿真结果表明:在模糊磁流变控制中,无论是对于位移反应、速度反应还是加速度反应都可以实现非常有效的控制.