基于剩余蕴涵的模糊三I方法的支持度

利用连续三角模导出剩余蕴涵算子，根据三角模和剩余蕴涵算子的性质，得出了满足一定条件的该类算子的三I算法．分析了在该类算子下的支持度理论，并推导了一般化的α-三IFMP和α-三IFMT公式．     

客流饱和条件下轨道交通网络动态可达性分析

轨道交通客流的日益增长使乘客在网络上的出行可达性受到影响,当轨道交通处于客流饱和时乘客存在无法上车而被迫留乘的可能性。为分析轨道交通网络可达性的动态变化特征,建立考虑客流饱和条件下的轨道交通网络动态可达性的评价模型;模型以轨道交通网络拓扑结果作为可达性的空间特性,以列车运行计划作为其时间特性。在深圳轨道交通网络上进行案例分析,通过网络客流和列车运行计划,得到乘客在网络上的期望旅行时间,继而得到OD对及车站的可达性指标。结果表明,目前的轨道交通网络中客流需求更大的车站往往配备较好的列车运输能力,以提高可达性,但是受限于列车开行间隔,客流饱和条件下的部分热门车站动态可达性较低。提出可达性评价方法,可用于评价网络中的客流需求与列车运行计划的匹配程度。     

故障诊断的时间因果贝叶斯网模型

在一类诊断所依据的可观信号(警报)具有时序特性的故障诊断问题中,诊断所依据的警报、这些警报出现的先后顺序以及它们之间的时间间隔,都与诊断结果有关联。针对这一类故障诊断问题,提出了时间因果贝叶斯网模型,采用模糊方式对故障与警报之间的时间因果关系进行离散化处理,用模糊运算来合成多个时间因果关系,通过概率计算获得最大可能的故障假说。理论与算例表明该方法有效可行。     

基于案例推理的地铁盾构风险评估方法

针对地铁盾构施工风险评估的现状及相关事故案例未能有效利用的问题,提出基于案例推理(case-based reasoning,CBR)的地铁盾构风险评估应用方法并展开研究。对地铁盾构施工风险评估案例表示方式和修改方法进行设计,并阐述在制定事故案例过程中如何进行案例的修改、调整和应用,为建立智能化的盾构风险评估辅助系统,对更贴近实际的风险评估方法作探索性尝试,指出该系统在实现过程中存在案例表示、相似案例检索、评估体系确定及案例库维护等方面的关键难点,并提出相关的解决思路,为风险评估的智能化系统设计与实现提供指导和借鉴。     

基于案例推理的铁路行车事故应急决策方法研究

为提高铁路行车事故应急处置能力,本文提出一种实用的行车事故应急决策方法,将案例推理(Casebased Reasoning,CBR)理论应用到铁路应急决策中。首先对铁路行车事故的案例表示、案例属性体系进行描述;其次,针对铁路行车事故案例属性值类型,考虑数值型、有序枚举型、无序枚举型、区间数型及模糊数型5种形式,给出不同形式属性值的局部相似度计算模型;然后,通过计算当前铁路行车事故与事故案例的各属性相似度,建立全局相似度计算模型;再次,提出当前铁路行车事故属性缺失时的全局相似度计算模型;最后,使用案例验证该方法可行且有效。     

化LF(X)中任一公式为可归约形式的算法

针对基于归结方法的自动推理过程中的化任一公式为可归约形式这一问题进行研究．简述了LF(X)及其中公式的相关概念，证明了对LF(X)中公式进行转化的若干理论结果，并由此给出化LF(X)中任一公式为可归约形式的理论基础和基本算法．     

生产技术准备过程的时间Petri网模型及其推理方法研究

从Petri选择网模型的概念入手,分析了时间Petri网（TPN）模型的特点,研究了时间Petri网中顺序模型、并行模型、模型和循环模型等的推理方法.应用该方法建立了生产技术准备过程的时间Petri网模型,得出了基于时间Petri网的工作流模型复合线性推理方法,并采用一个具体的实例说明该方法的应用.     

民航机务维修差错及其预警专家系统构建

通过对航空机务维修差错控制研究现状的分析,指出存在的问题,提出了以SHEL模型作为维修差错相关信息收集的工具,REASON模型作为分析这些信息的框架,从"人、机、环境、管理"四个方面进一步对维修差错的诱因进行分类的新思路.在此基础上,将Agent技术和基于规则的不确定性推理的预警方法应用于民航机务维修领域,构建了预警专家系统,阐述了其体系结构和系统功能.     

基于改进D-S证据理论的车辆导航地图匹配

对传统D-S证据理论算法进行了改进,解决了证据的可信度和决策规则问题,使新的组合推理规则能够有效地处理证据中的冲突信息.并结合当前城市道路网日益复杂的实际特点,采用Pignistic概率的决策理论和基于权值D-S证据推理的地图匹配新算法,建立车辆位置信息和方向信息判决规则,有效地利用现有信息扩大各匹配道路之间的信度差异,提高了算法的鲁棒性.通过仿真和试验表明,该算法可以较好地解决城市复杂路网地图匹配问题.     

Macroscopic Fundamental Diagrams: A cross-comparison of estimation methods

This paper aims to cross-compare existing estimation methods for the Macroscopic Fundamental Diagram. Raw data are provided by a mesoscopic simulation tool for two typical networks that mimic an urban corridor and a meshed urban center. We mainly focus on homogenous network loading in order to fairly cross-compare the different methods with the analytical reference. It appears that the only way to estimate the MFD without bias is to have the full information of vehicle trajectories over the network and to apply Edie’s definitions. Combining information from probes (mean network speed) and loop detectors (mean network flow) also provides accurate results even for low sampling rate (<10%). Loop detectors fail to provide a good estimation for mean network speed or density because they cannot capture the traffic spatial dynamics over links. This paper proposes a simple adjustment technic in order to reduce the discrepancy when only loop detectors are available.