空间点目标识别的神经模糊推理系统应用研究

提出了空间点目标在三个不同波段的辐射通量作为特征向量,使用自适应神经模糊推理系统(ANFIS)和动态进化神经模糊推理系统(DENFIS)进行识别.最后与BP神经网络、遗传算法以及遗传-神经算法三种方法进行比较,进行了仿真实验,仿真结果表明ANFIS,特别是DENFIS具有较好的学习能力和泛化能力,较大的提高了目标识别率,能够较好的进行空间点目标的识别.     

闭区间数确定目标间相对权重探讨

概述当前目标相对重要性判断矩阵转化的主要思想和权重确定的主要方法,提出采用区间数用于确定目标间权重的新思路,并与AHP方法和模糊方法相比较,分析闭区间数引权重的适用问题。     

基于水下景观原理的城市空间可视化

为了解决直接根据空间坐标对地上、地下物体建模易导致视觉混乱的问题，基于水下景观原理对城市地上和地下物体进行了三维建模．根据观察水下景观的原理，当视点位于地上时，利用OpenGL的颜色混合功能给地表赋予适当的颜色，使地下物体表面具有地表颜色的成分，通过颜色与地上物体相区别．当深度大、地下物体多时，还可以利用0penGL的雾化功能，使地下物体的深度信息通过其颜色的明暗程度来体现．最后，利用某城市小区的数据验证了该方法的可行性．     

基于混沌粒子群随机子空间的桥梁多点损伤识别

受复杂荷载与不利环境影响,桥梁结构服役性能日趋退化。结构模态参数是结构整体力学性态的特征指标,通过敏感模态参数可对结构服役状态进行判识。针对传统模态识别存在虚假模态,易遗漏真实模态,且计算效率较低的不足,采用混沌局部搜索对粒子群算法进行改进,优化加速度信号加窗截断位置和大小,结合协方差随机子空间法对各子信号进行模态识别;构建基于比例柔度矩阵和均布荷载曲率的损伤识别模型,通过挠度曲率相对变化判断结构损伤位置和程度;并通过开展斜拉桥缩尺模型损伤识别试验,对本方法的有效性进行验证。研究结果表明：混沌粒子群随机子空间方法具有较好的模态识别精度,可实现斜拉桥拉索、主梁等典型损伤准确定量和定位识别;结构跨中位置发生损伤对结构性能影响更大,实际工程中应提高跨中区域主梁和拉索的承载力储备以提升结构安全性。     

群决策中基于SVDD的专家权重的评价方法

针对群决策中专家权重的评价问题,提出一种基于支持向量域描述(SVDD)的确定方法.利用生成树的方法把判断矩阵进行一致性剖分,利用支持向量域描述的方法排除干扰信息,找出群体公共信息,并引入群体相容性、群体信息贡献率等概念及其判断方法;给出不同专家的群体信息贡献率的计算方法,确定出每位专家的评价权重,并通过示例验证了该方法的可行性和有效性.该方法能消除片面的影响,抓住关键信息,对专家的权重能比较客观地评价.     

考虑换乘站点时间权重的公交时刻表优化

不同公交线路间的有效换乘是提高城市公共交通系统运行效率、减少乘客换乘等待时间的重要环节,其核心是确定合理的公交发车时刻表。首先,针对国内外公交时刻表优化设计现状进行分析,提出不同出行目的乘客出行时间效用值不同的概念,将其与换乘站点重要度结合考虑,构建出了考虑换乘站点时间权重的最小化乘客换乘等待时间的优化设计模型,并利用遗传算法对算例中的公交时刻表进行优化。与现有模型比较分析可知所建立的优化模型能减少公交网络总换乘等待时间,且换乘站点的时间权重越大,该站点的换乘等待时间就越小,与实际情况相符。     

一种改进惯性权重的混沌粒子群优化算法

为解决粒子群算法(particle swarm optimization, PSO)在求解多维复杂问题时易陷入局部最优的问题,提出了一种改进惯性权重的混沌粒子群优化算法,算法中利用Sigmoid函数构造惯性权重的进化曲线,进化过程中利用Logistic混沌变换和群体适应度方差来实时调整惯性权重的值,防止陷入局部最优.最后选用6个基准测试函数对该算法进行性能测试,仿真结果表明该算法能够有效避免PSO算法的早熟收敛问题,得到较高精度的解.     

多点群控系统的检测

阐述了多点巡回检测控制系统的构成方法,对具体电路进行了分析,用计算机软件发射编码信号及控制命令,对报警探头状态进行了判别.     

基于点与热度的交通时空数据可视化

针对现有交通时空数据可视化交互解决方案,在可视分析交通时空数据时无法兼顾通用性和专业性的问题,设计并实现了交通时空数据可视化平台.通过统一的数据表示方法,实现对数据的导入、处理及可视化展示,完成基于交互的任务逻辑设计,实现在兼顾通用性的同时对时空数据提供多样化可视化的分析手段.     

群桩基础的等代空间梁单元法

引入群桩分析的等式空间梁单元法,模型简单明了,力学概念明确,极大地简化了大跨度桥梁及车站内多线桥的桩基计算。     

基于粒子群算法的双目标可靠性网络设计

用离散的路段通行能力变量来刻画路网的随机性, 建立了网络设计的双层规划模型。上层模型为基于路网期望总走行时间最小和路网净经济效益可靠度最大的双目标规划模型, 下层模型为弹性需求下的用户平衡配流模型。采用增设多余需求路段的方法求解下层模型, 采用基于向量的粒子群算法(VEPSO)求解整个双层规划模型。计算结果表明: 所得到的解为一组Pareto解, 路网期望总走行时间和净经济效益可靠性为2个相悖目标; 随着期望总走行时间下降, 可靠度也有所降低; 在可靠度不变的情况下, 减少期望总走行时间, 会导致总投资额的增加。在进行网络设计时, 应结合总投资额和现实需要来选取最优解作为网络设计方案。     

模糊偏好条件下多目标群决策的方法

决策环境下更多的状况是偏好模糊的和多目标的。将两种比较复杂的条件转化成简单明晰的决策结果一直是研究的课题,而且这方面的理论尚不完善,在此基础上,研究了模糊偏好条件下一致左阵的性质,证明了模糊一致矩阵与模糊互补矩阵等价的充要条件,并以此作为构造模糊一致矩阵的理论基础,进一步提出了模糊偏好条件下多目标群决策的一种方法,并给出了一个算例。     

基于微粒群算法的多目标列车运行过程优化

为客观地描述列车的运行过程,建立了列车运行过程的多目标优化模型,并用微粒群算法求解该模型.针对多目标微粒群优化(MOPSO)算法的不足,提出了相应的改进措施和解的多样性保持策略.仿真结果表明,提出的优化列车运行过程的改进MOPSO算法可以在一次运行过程中获得多组列车操纵控制策略,清晰地显示出各性能指标随控制策略变化的趋势,控制序列转换次数大大降低,每组控制策略都可以在能耗、运行时间和停靠准确性之间获得很好的折衷效果,可以根据列车运行状况选择恰当的策略控制列车,以获得预期的结果.     

实现邓小平理论教学目标的几点思路

完整、准确地理解掌握邓小平理论的科学体系是实现教学目标的基础和前提，始终贯彻理论联系实际的方法是实现邓小平理论教学目标的有力保证，以与时俱进的态度对待邓小平理论是实现教学目标的关键。     

基于AHP的战略装车点选址群决策分析

战略装车点选址是一项复杂的系统工程,受众多定性和定量指标的影响。为解决多决策者多目标的混合指标决策问题,提出一种实用的模糊群决策方法,通过改进的层次分析法确定各指标的权重,并结合带权欧几里德贴近度对方案加以排序,最后通过相对熵模型获得群决策结果,实例表明该方法能得到较好的应用。     

机械优化设计算法框图表达方法的改进探讨

机械优化设计中的各种常用优化算法的程序设计框图均是用传统流程图来表示的。本文提出用N-S结构化框图改进和替代原有的相应流程图，以适应结构化程序设计方法的推广应用的需要，同时促进优化设计技术的广泛应用。     

世界级城市群目标下京津冀机场群发展策略

京津冀机场群在航空资源和需求分布上极度不均衡,北京首都机场门户枢纽功能相对薄弱,不足以支撑京津冀打造世界级城市群的发展目标。结合世界级城市群的机场群发展经验,应对未来京津冀城市群发展要求和航空需求的增长趋势,判断北京新机场建设对京津冀主要机场发展态势的影响,并从区域协同和提升国际门户功能两个角度研究未来京津冀机场群格局。最后,强调对京津冀机场发展进行主动调控,实现北京首都机场、北京新机场、天津滨海机场、石家庄正定机场四个主要机场的差异化发展,并强化提升机场综合交通枢纽功能。     

弹性空间问题的边界配点法

本文将弹性力学的空间问题假想置于相同介质的无限域中，并以无限弹性空间的Ｋｅｌｖｉｎ解作为点源函数，在问题的边界上配点计算出有限个点源函数值。城内点的应力、位移可由这些点源函数叠加求得。     

关于L-Fuzzy拓扑空间聚点的讨论

给出了非标准聚点的定义,并与标准聚点定义作了相应比较,讨论了非标准聚点的若干性质.     

关于实行外教目标管理的几点想法

经过几年的探索和实践,我院聘请外教工作建立了一套管理模式,外教的聘请与管理工作已日趋正规.然而,如何使外教工作更加制度化、规范化,一直是我们不断探索和研究的问题.通过工作实践证明,实行适合于我院教学实际需要的外教目标管理,制定外教综合评估办法是提高聘请效益的一种有效途径.我们可以尝试在外教工作中形成由"确定目标、目标实施、结果评估"三个环节组成的目标管理体系.