基于能力区域的交通状态预测方法

交通状态预测是交通流诱导和交通信息发布系统的重要依据.本文提出了一种基于能力区域的城市快速路交通状态预测方法,该方法通过构建神经网络分类器的能力区域,根据样本数据与交通状态类簇之间的空间距离,预测道路交通状态等级.神经网络分类器的能力区域能够有效融合时间、空间等多种特征,并且不需要考虑各特征之间的相关性,具有很强的适应性.实验结果表明,与经典的预测方法相比,其预测误差明显降低,均等系数增大,基于能力区域的方法预测交通状态具有较高的准确性.     

信息系统安全风险的属性评估方法

首次将属性理论和属性综合评估模型引入信息系统安全风险的评估领域 ,为信息系统安全风险程度的评估提出了一种新方法 ,对于信息系统安全性的动态管理有着积极的意义 .     

基于粗集—神经网络的磨粒模式识别

应用粗集理论中最小约简的近似算法 ,对磨粒的形状参数进行约简 ,找出判断磨粒模式的形状参数长短轴比 Rt和圆度 Rd,同时采用这些参数训练神经网络以进行磨粒模式识别 .结果表明 :应用此算法 ,对 63个已知样本和历时 2年多对柴油机 1 4 5个润滑油油样进行制谱分析判断 ,准确率在 90 %以上 ,比原来用模糊识别的准确率提高了约 1 0个百分点 ;使用 BP网络减化了网络结构 ,使网络的训练速度加快 ,整个系统变得简单、可靠、有效     

模糊多级综合评价方法在企业资源评估中的应用

根据系统评价的原理，提出了企业资源系统评价的指标体系结构模型。应用模糊多级综合评价方法对其进行评价，通过实例说明这种方法在实际应用中是有效和可行的。