多态系统数据分析的逻辑决策算法

在对逻辑分析数据的相关理论进行分析的基础上，给出了多态系统数据分析的逻辑决策算法。该算法适于多领域的判断和预测。利用逻辑综合中逻辑单元的随机覆盖问题产生的随机数据对算法加以验证，得到了较好的预测效果。     

灰色局势决策算法及其应用

运用一般系统理论，对灰色局势决策的共性进行了分析，根据灰色一般局势决策系统的计算方法。给出了计算机程序，使灰关联局势决策计算方法更加快捷方便，最后以农作物新品种综合评价的决策为研究案例，运用灰关联局势决策分析方法，得出最优品种的排序结果，取得了较好的应用效果。     

WLAN的切换决策算法的改进

在IEEE 802.11切换判决过程中,传统单一参数判决可能会导致AP负担过重,影响用户服务质量。本文在传统切换决策算法基础上进行改进,判决时建立模糊推理决策模型,模拟人类思维方式,从而选取最优目标AP。     

Petri网与柔性制造系统的模拟

机电一体化在生产过程中的表现即为柔性初造系统(FMS)的建立。FMS是生产高度自动化的产物。同时亦是为适应人们消费心理变化、产品更新换代快、多品种小批量生产的需要。然而FMS毕竞是极为复杂的系统工程,其工作状况极为复杂,理论分析比较困难。因此如何模拟FMS,从而寻求合适有效的控制方式就显得比较重要。Petri网是描述具有异步及并发特征的离散事件动态过程的有力工具。尤其是赋时Petri网的出现,在FMS的模拟中已多被采用。在阐述Petri网的塞本概念及特点之后,分析了FMS的组成及实际工作状况,进而通过对FMS的建模进一步论述了FMS的设计与计算机编程的有关注意点以及一些优先规则。     

基于粗糙集的交通信号控制决策研究

粗糙集理论能够在分析大量经验数据基础上找到用于判断决策的规则,同时允许决策对象中存在一些不太完整的属性,并通过推理得出基本上确定的规则。将粗糙集理论与交通控制结合起来,对交通控制过程中的属性进行了分析,并将粗糙集理论的知识获取和决策分析算法应用到交通信号控制中,提出了一种系统的交通信号控制知识获取和决策的方法,是在解决城市交通状况决策问题上的一次有益的尝试。     

时间约束Petri网的可调度分析决策算法

时间约束Ｐｅｔｒｉ网是具有广义时间约束的一类Ｐｅｔｒｉ网。目前有关ＴＣＰＮ’ｓ可调生分析的研究仅局限于一些较简单的网,文章通过对ＴＣＰＮ’ｓ的进一步研究,给出了更一般的变中调度决策算法。     

雷达和DF互联算法决策门限的解析解

Ｔｒｕｎｋ 和Ｗｉｌｓｏｎ在文献（１）中提出了一种新的多门限雷达和ＤＦ互联算法，该算法特别适宜于雷达和ＤＦ航迹是由不等样本容量的观测所构成的场合。     

CIMS环境下SMT产品柔性制造系统的分析与研究

目前，SMT技术的飞速发展，SMT产品制造系统的柔性化是大势所趋。本文是基于CIMS的环境下对SMT产品制造系统进行了分析，分析了在CIMS下SMT柔性制造系统的框架和主要特点。介绍了Petri网的基本概念及其在柔性制造系统的应用。     

具备智能制造特征的柔性制造系统建设

本文在介绍柔性制造系统的基础上,阐述了融合智能制造建设柔性制造系统的意义,提出了具备智能特点柔性制造系统的组成和工作流程,分析了柔性制造系统连续加工的关键技术。     

一种新的基于直觉模糊集的作战决策算法

针对现有作战决策算法存在的不足,提出了一种新的基于直觉模糊集的作战决策算法.用直觉模糊值表示可行方案指标的不确定信息,综合考虑了方案满足指标的可能性、不满足的可能性和未知的可能性3个方面的因素,给出了直觉模糊决策矩阵的建立方法和可行方案优劣度排序方法.实例及实际应用证明了算法的有效性与可行性.     

基于人工智能的智能化指挥决策和控制

人工智能是对人的意识、思维的模拟,是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学.人工智能作为最重要的颠覆性技术,在军事领域的运用日趋广泛,智能化将是未来战争形态发展的必然趋势.研究了目前人工智能在指挥决策和控制领域的发展现状,分析了人工智能在战场态势感知、任务分析、方案生成、方...     

基于改进人工蜂群算法的认知抗干扰智能决策技术研究

在认知抗干扰系统中,智能决策是其核心,根据干扰环境,对系统的干扰抑制方式、频谱资源分配、调制编码方式和功率调整信息进行最优决策。人工蜂群算法（Artificial Bee Colony,ABC）相较于其他群体智能算法全局寻优速度更快,设置参数少、灵活,易与其他技术结合改进原算法,实用性更广泛,但ABC算法同样有其局限性,如局部搜索能力较弱、后期收敛速度慢等。针对复杂干扰环境下对离散参数的决策,本文设计了一种基于改进人工蜂群算法的认知抗干扰智能决策引擎,分析了引擎模型,根据系统效能设计了目标函数和染色体,阐述了决策实现步骤,优化了决策参数,提出了按基因组搜索的改进算法;通过对系统抗干扰性能的仿真,验证了与未采用智能决策的抗干扰系统相比,采用本文提出的智能决策引擎的认知抗干扰系统在干扰环境中不仅具有强抗干扰性能,而且在保证通信传输可靠性的前提下,具有较低的发射功率和高传输效率,与采用传统人工蜂群算法和遗传算法的决策引擎相比,基于改进人工蜂群算法的决策引擎平均收敛代数更少且最优解概率更高。      

分布估计算法用于求解读者决策采购（PDA）问题

随着科学的进步和信息技术的发展,图书馆传统的服务模式发生的改变,使读者需求和阅读方式也发生了变化,同时图书馆经费压缩、馆藏文献利用率低、馆际互借成本日渐增高、电子书阅读与销售模式的创新,而读者决策采购(PDA)能更好的解决这些问题。建立基于分布估计神经网络的读者决策采购PDA估算算法,为实现求解时间较短、精度高的读者决策采购PDA提供了技术条件,是读者决策采购PDA在数据挖掘领域的一次尝试。     

基于适应值变化率的个体决策粒子群算法

传统的粒子群算法通过粒子的适应值大小来判断粒子好坏,作为智能体,粒子本身有决策能力,而这在粒子群算法中并没有体现出来。因此提出了一种新的粒子好坏的判断标准——适应值变化率。通过个体决策的方法和适应值变化率,利用粒子位置与对应的适应值信息对粒子群算法中的个体历史最优位置和认知系数进行决策。采用几个常用的测试函数进行仿真实验,与其他改进的粒子群算法相比,结果表明该算法具有更好的性能。     

随机优化蚁群算法在空战决策中的应用

空战决策是多机协同多目标攻击的关键技术。在传统蚁群算法基础上,对其搜索机制进行了改进,提出了一种随机优化蚁群算法,并将其应用于空战决策。建立了空战威胁数学模型,给出了产生随机排列的"随机补0"法,有效优化了蚁群的搜索机制。仿真结果表明这种随机优化蚁群算法克服了传统蚁群算法局部收敛的缺陷,特别是空战规模较大时更显示出其较快的收敛速度和全局收敛能力。     

DS/CDMA系统决策反馈多用户检测算法之实验研究

多用户检测技术(MUD)是第三代移动通信系统IMT-2000中的一项关键技术.本文对非线性多用户检测器中盲自适应决策反馈检测器(DFBD)进行了性能分析和计算机仿真.通过与盲自适应多用户检测器(DB)及解相关决策反馈多用户检测器(DDFD)的比较,证实了盲自适应决策反馈检测器能够较好的实现多用户检测的功能.     

一个股票交易辅助决策专家系统的建造

本文应用人工智能技术，描述了一个在微机上Ｗｉｎｄｏｗｓ环境下运行的股票交易辅助决策专家系统的建造过程，介绍了该系统的内部结构及各部分的设计思想，并探讨了它成为一类股票，期货，外汇及其黄金交易辅助决策专家系统通用开发工具的可能性。