基于FCM的内河一类船长实操考试效能评估

为解决内河一类船长实操考试效能评估问题,提出了一种基于模糊认知图的评价模型(FCMES).在建立影响因素层的不同评价等级基础上,通过问卷调查辨识出了25个影响因素;据专家意见将收集到的定性数据转化为三角模糊数,得到不同的模糊矩阵;利用模糊推理规则的方法聚合各模糊矩阵,再解模糊化,获取邻接矩阵.采取输入端数、输出端数及中心度3个指数的方法,分析FCMES中各因素的重要程度,选出核心变量.利用Matlab实现对FCMES认知图的推理仿真,检验核心变量的准确性.结果表明,绩效评估、评估员素质、模拟器效能、考试流程设计合理性,这4个影响因素对内河一类船长实操考试的效能有重要影响.      

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<正>《家用汽车》杂志由人民日报主管中国能源汽车传播集团主办,2011年1月全新改版,是一本对家庭购车消费产生直接影响力的杂志。人民日报:【北京环保局:单双号限行对APEC蓝贡献最大】北京市环保局今天发布APEC期间空气质量保障措施效果评估结果。会议期间全市PM2.5平均浓度为43徽克/立方米,各类主要大气污染物平均削减50%左右。其中,包括限行在内的机动车减排措施对PM2.5下降的贡献率最大,接近40%。你怎么看?     

知识规则的可信度在游艇产品配置系统中的应用研究

游艇客户在选择配置产品时通常会提出各种个性化需求,因此在构建游艇产品配置系统时,需要对配置结果进行评价,作为客户满意产品的选择依据。在建立客户需求知识库的基础上,结合运用加权法与规则可信度方法,提出了基于加权的产生式规则可信度推理方法,并应用到客户满意度的推理机中,最后通过实例验证在游艇产品配置系统中对客户选择方案集做出最终满意度评估。     

关于按ASME VIII-1设计的可移动罐柜的防脆断措施分析

可移动罐柜越来越多的被应用于国际危险货物运输[1],不同的设计标准和规范均定义了不同的关于防脆断措施的要求;ASME VIII-1[2]作为国际通用的压力容器设计和制造标准,详细介绍了金属受压材料的防脆断的措施,但是鉴于ASME章节过多和其排版的差异,很难全面理解。本文将结合目前国际主流的可移动罐柜规范和ASME VIII-1的要求,分析在设计和生产可移动罐柜时对金属材料防脆断要求的理解及措施。     

波浪对有梁面板结构冲击作用数值模拟

采用计算机数值模拟方法,在FLUENT软件计算平台上建立了二维规则波数值波浪水槽,对透空有梁面板结构底面受到的波浪冲击作用进行研究。数学模型采用RANS方程和k-ε湍流模型,以VOF方法处理自由表面。通过对不同工况的数值模拟和试验结果比较,验证了模型的造消波性能和应用的有效性。通过计算,得到了波浪冲击过程中波陡、超高和板宽各因素对冲击压强的影响。最后在已有冲击压强计算公式基础上提出了修正公式,以更准确地预报波浪的冲击荷载,深入认识波浪冲击机理。     

基于规则评价的武器目标分配方法

遗传算法、蚁群算法、粒子群优化算法等解决武器目标分配问题的典型方法尚不能满足工程应用的要求,为了提高舰艇对反舰导弹防御过程中的武器目标分配问题的工程化水平,采用系统分析的方法,提出一组适应舰艇火力通道组织的火力分配规则,设计了基于规则评价的武器目标分配方法,建立了评价函数及求解过程,并分析了算法的复杂度,该方法可以使目标分配结果与规则的符合度直观明确,更符合指挥员的自然决策思维过程,具有很好的工程实用价值。     

基于模糊层次数值型数据库发现一般化模糊关联规则

关联规则发现是数据挖掘研究领域中的重要内容之一,而以自然语言描述的模糊关联规则更符合人类的思维方式,在决策中占据重要作用。基于属性间通常还存着更高层次的抽象,即呈现出层次结构尤其是模糊层次结构这一事实,通过把经典的模糊理论与关联规则发现算法相结合,提出了在模糊层次结构下从数值型数据库中挖掘一般化模糊关联规则的相应算法。     

H-C:基于H-Struct的频繁闭合项集挖掘算法

提出了一种基于H-struct结构的频繁闭合项集挖掘算法H-C。该算法利用了H-struct动态链接结构的特点,快速且高效地挖掘闭合的频繁项集,大大减少了冗余关联规则的产生。试验表明该算法对大型数据库的处理效率和扩展性优于传统的频繁项集生成算法。     

ISPS规则具体实施中的体会

1 规则的学习与领会在《国际船舶与港口设施保安规则》(以下简称 ISPS规则)的实施过程中,学习是至关重要的一个环节,只有认真学习、全面掌握规则的要求,悉心领会规则的细节,方能在具体操作中做到条理清楚、脉络分明。不管是A部份的强制性要求．还是B部份的指导     

基于多源数据的城市群枢纽间多模式交通系统异常状态影响研究

为探究城市群多模式交通系统异常状态的影响范围,从需求端非常态客流变化和供给端运输能力下降两方面对多模式交通系统异常环境进行分类,提出了基于手机信令数据、意向出行调查及客票信息等多源数据的异常状态影响范围识别流程和分析方法;以京津冀城市群为例,确定强链接枢纽间通道客流动态安全阈值,提出了基于贝叶斯预测的通道客流异常检测方法;利用提升度、余弦相似度及其标准化值来区分枢纽关联规则的有效性,提出了基于强关联规则确定异常状态影响范围的方法。研究表明：基于贝叶斯预测的通道客流异常检测方法具有实时性,提高了客流安全阈值精度;基于实际手机数据和假定异常情况下的意向调查数据并结合关联规则确定枢纽影响范围,可为利用数据挖掘技术分析突发异常状态的影响和对策提供借鉴。