基于红外/毫米波双模融合的目标识别方法

在数据融合的基础上,以红外/毫米波双模传感器的智能融合结构为模型,将模糊神经网络与D-S证据理论相结合,提出了一种新的目标识别方法.该算法根据红外/毫米波传感器的性能及工作范围,构造模糊变量作为神经网络的输入,根据神经网络的不同输出判别目标的真伪,并利用D-S证据理论进行目标身份识别.仿真结果证明了该算法的可行性.     

基于改进云推理算法的塔架结构损伤识别

为了解决塔架结构的损伤识别问题,提出了基于应变能和改进云推理算法的损伤识别方法。首先描述了云模型的基本理论和数字特征,并给出了模态应变能的基本公式;然后分析了X条件云发生器和Y条件云发生器的基本算法和运行步骤,借助灰云模型建立相应的前件云和后件云规则,考虑了测量噪声的影响,利用云发生器生成多组云滴,并利用多模式下云滴的确定度和生成值构建了基本云推理算法及其损伤识别指标。基本云推理算法中常会产生不均匀发散的云滴,从而使计算结果产生一定的偏差,为了降低云滴发散产生的偏差影响,提出了基于损伤模式数量加权的云推理改进策略。计算结果表明:云推理算法可以较好地应用于塔架结构的损伤识别,其识别结果明显优于传统的应变能耗散率指标方法;而改进云推理算法进一步提高了识别的精度,优于基本云推理算法。     

指向证据推理与模型认知的“有机反应再认识”教学*

从化学键断裂方式对有机反应进行分类,将化学反应分为非极性反应和极性反应,引导学生通过电子云密度分布不均和电负性的不同构建由化学键异裂引起的极性反应的模型,总结极性反应中取代反应和以醛酮为代表的极性π键的加成反应模型。采取小组讨论的形式,引导学生基于模型重新认识教材中的已有反应;基于极性反应的模型,引导学生自主构建碳碳键的形成反应,完成由已知到未知的迁移;最后,基于极性反应的模型和碳碳键的形成进行在有机合成方面的综合应用,目的是使学生形成对有机合成路线设计的整体认识,从而从本质上进一步认识有机反应,培养学生对有机反应认识的高阶思维。     

化学关键认知能力的发展路径及培养策略*

依据化学学科特点和课程标准的要求,从理论上分析了实验探究、证据推理、问题解决、创新思维等4个因素与关键认知能力发展的关系,建构了以证据推理为核心的化学关键认知能力的框架和形成路径,提出了以实验探究、深度学习、考试反馈和问题解决为契机的关键认知能力培养的可行性策略。     

基于吴方法的孤波自动求解软件包及其应用

基于非线性代数方程组的吴特征列方法,在计算机代数系统Maple上实现了非线性微分方程孤波解的自动求解,编制了一个小型实用的软件包。作为应用,考虑了一个一般的五阶模型方程,利用该软件包获得了此方程新的孤波解以及孤子解存在的条件。     

区间值模糊集和区间值模糊推理

本文在单位区间的一切子区间集Ⅰ[0,1]上引入t-范、t-余范、交(∩)、并(∪)等概念,在此基础上定义了区间值模糊集中的新的交并运算和区间值模糊关系的新的合成运算,得出若干有趣的性质,并将其应用于区间值模糊推理的合成规则上。     

Evidential reasoning based preference programming for multiple attribute decision analysis under uncertainty

Multiple attribute decision analysis (MADA) problems having both quantitative and qualitative attributes under uncertainty can be modelled and analysed using the evidential reasoning (ER) approach. Several types of uncertainty such as ignorance and fuzziness can be consistently modelled in the ER framework. In this paper, both interval weight assignments and interval belief degrees are considered, which could be incurred in many decision situations such as group decision making. Based on the existing ER algorithm, several pairs of preference programming models are constructed to support global sensitivity analysis based on the interval values and to generate the upper and lower bounds of the combined belief degrees for distributed assessment and also the expected values for ranking of alternatives. A post-optimisation procedure is developed to identify non-dominated solutions, examine the robustness of the partial ranking orders generated, and provide guidance for the elicitation of additional information for generating more desirable assessment results. A car evaluation problem is examined to show the implementation process of the proposed approach.     

基于证据理论的风险收益评价模型及其应用

针对影响风险及收益的因素,给出了一种基于D em pster-Shafer证据理论的风险收益综合评价模型.通过对影响风险收益的不确定性多属性进行融合,可以将风险收益评价问题转化为一般的确定性多属性风险评价问题.实例表明基于证据推理对风险收益进行综合评价是可行有效的.     

区域基础教育信息化水平及课程整合状态的模糊综合评价

以广西区域教育信息化现状调查为基础,对教师、学生的信息化水平进行模糊综合评价并由模糊推理得到信息技术与学科课程整合状态的评价,最后作进一步的分析模型得到整合状态不佳的原因.     

Current research directions in the development of expert systems based on belief networks

An expert system is a computer program that is designed to solve problems at a level comparable to that of a human expert in a given domain. Often expert systems require a representation of uncertainty. This paper highlights some of the key developments in the history of representing uncertainty in expert systems. An uncertainty representation called belief networks is then introduced and its use in expert systems is motivated. The paper concludes with a discussion of current directions in belief network research.