面向大型活动的交通应急预案快速生成与动态优化方法

现阶段大型活动突发事件下的交通组织应急预案多依赖人工经验，缺少针对性和定量化应急措施。针对预案的快速匹配问题，提出利用交通应急预案库中的历史案例提取突发事件特征属性，基于案例推理和朴素贝叶斯分类快速生成初始预案，并依据贝叶斯分类算法所得后验概率选取属性不完备情况下的最佳匹配预案。在此基础上，基于改进的规则推理建立交通应急预案库知识库和规则库，并采用正向推理修改预案内容。为构建评价指标体系，基于模糊层次分析法对预案应急能力水平和突发事件严重程度进行模糊评价。以北京2022年冬奥会为仿真案件，试验结果表明该方法可以快速生成最佳匹配预案并完成动态调整与完善。      

一种用于状态空间问题求解的隐含知识发现机制的研究

在对状态空间的问题求解知识进行归纳总结的基础上，建立了将复杂问题分解成典型问题及其求解的机制。主要措施是：利用一类隐含规则的产生机制，来降低问题的求解难度；把复杂问题分解成若干典型问题来加以解决，避免大范围匹配-回溯。     

基于SWMM的上海市某城市小区排除地面积水能力校核

以上海市某城市小区为例,采用基于SWMM的数学模型法,以3a为重现期校核排水系统排除地面积水的能力.模型计算结果显示,基于SWMM的数学模型法可较好的模拟城镇排水系统在各种工况下的运行的实际情况,可在设计过程中与推理公式法互相补充,以提高排水系统设计的精确性与可靠性.     

融合目标战术特征的空中目标类型识别模型

在编队防空环境分析的基础上，根据舰艇编队对空防御的要求对空中目标类型进行了划分，并根据D-S证据推理相关理论，建立了融合目标战术特征和物理特征的目标类型识别模型，该模型可以为编队防空指挥自动化决策研究提供一定的参考。     

基于非完备贝叶斯网络的车型识别方法

针对BP神经网络等车型识别算法不能很好地适应我国车型复杂状况，分析了贝叶斯网络（IDS-BN）算法中完备数据集的问题，提出了基于非完备数据集的贝叶斯网络车型识别方法和车型识别系统结构模块，基于该模块拟定了车型特征变量．构建了车型识别网络模型，并给出了模型参数学习、车型分类器等算法，包括MDL评分和贪婪搜索的结构学习、EM参数学习、随机模拟采样推理等。实验表明，该方法识别率较高，鲁棒性好，满足我国车型识别的实际要求。     

基于欧氏距离的基本信任函数确立方法

声学故障检测与定位是维护舰船隐身的重要手段.为了实现对声学故障的检测与定位,开发了基于案例推理的专家系统.该系统采用D-S证据理论对案例推理结果进行信息融合.针对基本信任函数很难确定的问题,给出了一种基于样本间欧氏距离的信任分配函数确定方法.实验证明该方法具有较好的可行性.     

格值命题逻辑系统Lvpl中的推理规则

为描述取小、多重推理、多维推理等实际推理方法，在格值命题逻辑系统Lvpl中，引入了几类相应的推理规则．这些推理规则由语法和语义两部分组成，且在两部分之间存在一定的协调水平．证明了对于适当的语法语义协调水平，当Lvpl的公式集的L型模糊集为同态映射时，它们关于这几类推理规则都在一定程度上封闭.     

证据理论在航空装备性能评审中的应用

分析了航空装备可靠性、维修性、保障性(RMS)评审中存在着许多难以量化的因素，利用专家经验等隐性知识，构建了基于证据理论的航空装备RMS评审模型，通过证据合成，消除或控制了航空装备RMS评审中的不确定性，提高了评审决策的科学性。     

基于案例推理的轨道交通信号设备故障诊断方法

轨道交通信号设备是关系轨道交通运输安全的核心设备,具有设备种类多、结构复杂的特点。当某一设备发生故障时,单独依靠人工排查往往不能快速的解决故障。本文将案例推理的思想运用于轨道交通信号设备的故障诊断,并根据轨道交通信号设备特点设计案例推理方法,为轨道交通信号设备故障诊断系统的构建提供决策依据。