多把钥匙问题的一般情形(Ⅱ)

本文研究了内集空间与斌权内集空间之间的关系。给出了具有三个临界集的内集空 间可以斌权的一个充分和必要条      

一类不定方程组的非负整数解

文中给出了一类不定方程组的非负整数解的个数、解的递推公式及其组合意义,并给 出了与之联系的类似于帕斯卡三角形的三角形数表。      

粗集在不完备信息系统中进行知识约简和决策推理的方法研究

对不完备信息系统中利用粗集理论进行推理和知识约简进行了深入研究,分析了三种不同的知识系统和知识约简方法,它们都能消除那些从分类或决策的角度来看不必要的信息.对如何直接从这种不完备信息表上找决策规则的方法也进行了讨论.     

DF4型内燃机车主发电机接线过热的原因分析及处理

主要针对DF4型内燃机车同步主发电机接线过热现象,利用电磁理论进行定性分析,并提出相应的处理措施。     

基于Hopfield神经网络的雷达多目标跟踪

针对海上船舶雷达在多目标跟踪过程中实时性较差和不能快速响应的问题,提出目前密集杂波情况下多目标跟踪中最为有效的数据关联算法——联合概率数据关联(Joint Probabilistic Data Association,JPDA)算法。为解决JPDA随着目标增多的情况会出现的组合“爆炸”及计算量较大导致跟踪实时性较差的问题,从分析联合概率数据关联确认矩阵着手,依据Hopfield神经网络在解决旅行商问题(Travelling Salesman Problem,TSP)时的思路,提出基于Hopfield神经网络联合概率数据关联(Hopfield Neural Network Joint Probability Data Association,H-JPDA)来改进联合概率数据关联算法,通过简化矩阵拆分过程,显著减少计算量,提高跟踪的实时性。基于上述改进的神经网络联合概率数据关联算法,通过MATLAB对多目标跟踪进行仿真,仿真结果表明该算法能提高跟踪的实时性和快速响应能力。     

基于改进Apriori算法的船用柴油机装配工艺文件关联规则挖掘研究

柴油机作为船舶关键部件之一,其装配工艺设计的合理与否与船舶的整体性能直接相关。针对企业历史装配工艺文件不能充分为新机型装配任务发布时装配工艺设计提供支撑的问题,提出一个基于关联规则挖掘的柴油机装配工艺规则挖掘系统,该系统充分利用已有装配工艺文件,结合数据挖掘技术,对文件进行挖掘分析,建立装配规则库,为后续装配工艺智能设计提供数据支持。本文提出一种改进的Apriori算法,建立了关联规则挖掘的数学模型和基于自定义词典装配工艺文件分词算法,将分词处理过后的文件可以作为数据挖掘算法的输入,并在传统Apriori算法的基础上提出一种改进的Apriori算法,该算法核心思想是在对候选频繁事务集剪枝时,降低算法的时间复杂度,从而提高挖掘效率直到获得柴油机装配工艺文件中的关联规则。最后以某船厂的历史机型柴油机气缸盖装配工艺文件为例,验证了改进Apriori算法在挖掘柴油装配工艺文件关联规则时的可行性和有效性。     

基于时空交互模型的高速公路季节事故频次影响因素分析

为了深入了解影响高速公路事故频次的显著因素,采集2014年广东省开阳高速公路的事故、道路、交通和气象数据,以曲率和坡度同质性为原则将整条公路划分为154条路段,采用时空交互模型拟合路段季节事故数和道路设计参数、交通特征、气象因素间的内在关系。该模型不仅解释了相邻路段间的空间效应和相邻季节间的时间效应,而且还考虑了时空效应间的相互作用,有助于提高模型的拟合预测性能、减少参数估计偏倚。基于贝叶斯推断的模型估计和评价结果显示：事故数据中存在显著的时空关联和交互效应;时空交互模型比传统层级泊松模型的拟合优度更高;路段长度与事故频次线性相关,而交通量则与事故频次间存在非线性关系;高速公路交通安全性随着中、大型客、货车（三类车）比例的增加而显著提高;路段曲率、坡度越大,交通事故风险越高;风速越高、降水量越多的季节,事故频次将显著上升。研究结果可为高速公路交通安全改善方案的制定提供理论依据。     

复杂电磁环境下地空导弹系统生存能力评估

分析了复杂电磁环境条件下影响地空导弹系统生存能力的主要因素,建立了地空导弹系统生存能力评价的指标体系,给出了各级子指标的量化评价思路和具体方法。基于灰色关联分析理论,进行生存能力指标综合评定。提供了地空导弹系统生存能力快速量化评价的实用模型。     

机器视觉技术在岸边集装箱起重机下集卡对位系统中的应用

随着信息技术的发展和普及,数字图像处理技术广泛应用于军事、医学诊断、工业监控等领域。智能化的集装箱码头闸口系统的核心正是基于图像处理的集装箱箱号识别技术的应用。     

基于决策属性的关联规则挖掘

针对具有决策属性的数据库模型,提出了高效挖掘关联规则算法,即矩阵划分算法:根据决策属性将扫描后的数据库划分成两个包含不同决策属性的矩阵,分别采用向量法挖掘频繁项目集.关联规则的生成可充分利用"与"运算的优点,查找规则前件或后件的支持度.所提出的算法减少了候选二项频集的生成,以及"与"运算的大小,与apriori算法及传统的向量法挖掘关联规则相比,效率明显提高.