不完备信息

摘要： 针对不完备信息提出一种新的基于矩阵方法的极大相容块求取算法与属性约简方法,结合智能分类器给出不完备信息条件下的故障诊断方法.首先,通过矩阵方法计算不完备决策表中的极大相容块;然后,利用所求得的极大相容块,提出一种新的属性约简算法,并与其他方法做对比;最后,将所提出的基于极大相容块的属性约简方法与智能分类器(支持向量机.随机森林、决策树等)结合,建立优化的智能故障分类器,将它应用于不完备信息条件下的故障诊断.以汽轮机组的故障诊断为例进行仿真实验,实验结果表明提出的针对不完备信息条件下的故障诊断方法可行、有效.

摘要： 为解决信息不完备情况下的检测准确率低、时间长的问题,提出面向不完备信息的网络入侵检测方法。针对信息不完备,采用基于SMOTE的采样方法增加少数类样本,实现信息特征稳定下的数据完备化。针对特征冗余,构建基于DBN的特征低维映射,实现数据降维,以便轻量级检测。基于SVM算法,精准捕捉入侵特征,实现快速的轻量级入侵检测。实验结果表明,信息完备化处理提高了罕见攻击的检测准确率,特征降维大幅降低了检测时长。

摘要： 针对导弹故障诊断过程中出现信息缺失、数据不完备的问题,提出一种基于流向图的导弹故障诊断知识的获取方法;首先,提取故障特征信息,并利用特征关系对故障诊断知识进行分类处理,得到同一特征关系下的故障诊断实例集合;然后,建立不完备故障诊断流向图,并表述出各个节点之间的置信度和覆盖度,作为衡量完整路径的指标,构建导弹故障诊断知识获取框架;最后,结合实例分析,验证该故障诊断知识获取方法具有较好的直观性,为导弹故障诊断工作提供有效参考。

摘要： 针对导弹故障诊断过程中出现信息缺失、数据不完备的问题,提出一种基于流向图的导弹故障诊断知识的获取方法;首先,提取故障特征信息,并利用特征关系对故障诊断知识进行分类处理,得到同一特征关系下的故障诊断实例集合;然后,建立不完备故障诊断流向图,并表述出各个节点之间的置信度和覆盖度,作为衡量完整路径的指标,构建导弹故障诊断知识获取框架;最后,结合实例分析,验证该故障诊断知识获取方法具有较好的直观性,为导弹故障诊断工作提供有效参考.

摘要： 常见的基于人工智能的入侵检测算法要求完备的训练数据,否则易因数据类别不均衡、特征不完备等原因导致无法有效识别入侵行为.针对网络信息的不完备,本文提出一种面向不完备信息的集成神经网络入侵检测方法(intrusion detection with incomplete information based on ensemble neural network,IDII-ENN),解决不完备信息条件下检测准确率低、训练时间长的难题.首先,针对不完备的数据进行优化处理,提出基于bootstrap的采样方法,在保证其特征稳定的情况下实现数据的完备化;然后,构建基于前馈神经网络的入侵检测分类模型,实现轻量级的入侵检测分类;最后,设计基于投票策略的集成学习融合方法,实现对入侵行为的精准识别.实验结果表明:IDII-ENN对数据特征的敏感度较低,准确率相较完全基于前馈神经网络的检测模型(simplified feed-forward intrusion detection,SFID)提高了1％;同时训练效率相较基于稀疏自编码器(sprarse auto-encoder,SAE)的特征提取方法提高了近1倍,满足入侵检测实时性的需求.

摘要： 由于信息受到随机性和离群问题的干扰,导致信息聚类效果不好,从大量不完备数据中划分出有效信息成为各行各业所面临的重要问题.为此,提出改进K-means算法结合深度学习对不完备信息进行选取.首先,建立不完备信息系统粗糙集的表达形式,通过状态集、动作集对信息样本数据的三种行为进行决策,求得不完备信息系统粗糙集的上近似值和下近似值.其次,通过正同域、负反域和边界域来表示不完备信息的聚类结果,采用改进的K-means聚类算法,对缺失属性值进行集对分析.最后,通过深度学习对样本信息进行不断训练,求得这一过程的最优策略.基于MATLAB仿真实验,验证了在不完备信息选取过程中,所提算法能够获得正同域聚类结果以及正同域和边界域聚类结果的最优值,即使在一定的缺失率情况下,仍能保持较高的聚类效果,能够有效应用于不完备信息的选取.

摘要： 针对不完备信息系统的数据聚类问题,将集对分析理论引入k-means聚类中,同时为了更好地表示样本与类簇的关系,构建了一种面向不完备信息系统的集对k-means(Set pair k-means,SPKM)聚类算法.首先,基于集对理论提出了一种集对距离度量方法,并将该度量方法运用到k-means算法中,得到初步聚类结果;随后,对于同时属于多个类的样本,将其分配到相应类的边界域,对于只属于一个类的样本,将其分配到相应类的正同域或边界域,其中聚类结果由肯定属于该类簇的正同域、可能属于该类簇的边界域以及肯定不属于该类簇的负反域3个部分共同表示;最后通过选取UCI数据库中的6个数据集与4种对比算法进行实验评价.实验结果表明,SPKM算法在准确率、F1值、Jaccard系数、FMI和ARI等指标上均具有良好的聚类性能.

摘要： 面向具有缺失属性值的不完备数据,文中从辨识矩阵的角度构造不完备信息系统和不完备决策系统的多粒度约简结构.首先,讨论基于悲观和乐观多粒度近似的不完备信息系统的约简性质,构造不完备信息系统和不完备决策系统的3种多粒度辨识矩阵.然后,理论性证明通过对构造的辨识矩阵进行析取、合取逻辑运算,可精确得到不完备信息系统和不完备决策系统的所有多粒度近似约简.最后通过实例验证文中多粒度约简方法的有效性和实用性.

摘要： 针对当前长距离调水工程突发险情等级判定多采用实数形式的完备判断矩阵进行决策,无法解决决策信息异质和决策信息不完备问题的不足,提出了基于连续区间有序加权几何(continuous or-dered weighted geometric,C-OWG)算子和鲸鱼优化算法(whale optimization algorithm,WOA)处理异质不完备信息的应急响应级别判定方法.首先,构建基于C-OWG算子的异质残缺判断矩阵处理模型,弥补现有方法难以处理应急决策过程中同时存在的精确数、区间数和模糊数等异质偏好信息的不足.然后,耦合鲸鱼优化算法进行残缺判断矩阵填充,建立耦合C-OWG算子和WOA优化方法的应急响应级别判定模型,提高经典决策方法对不完备信息的处理能力,并避免信息填充过程中易陷入局部最优的缺陷.最后,采用层次聚类方法对群体专家意见进行集成,实现异质和不完备信息下长距离调水工程突发险情等级的高效判定.通过将所提方法应用于某调水工程渠道破坏的应急响应级别判定,验证了其合理性和可行性.

摘要： 根据设备运行状况信息进行诊断知识获取,是目前智能故障诊断中的研究热点.但现代设备的运行环境恶劣、工况复杂,采集的诊断信息常具有明显的不完备(数据值缺损),严重影响了故障诊断知识获取技术的有效实施.本项目以包含不完备诊断信息的故障数据集为研究对象,研究适合不完备诊断信息的语义解释及其相似性度量关系模型,建立多语义、多层次融合的不完备诊断信息的涵义理解框架,采用流向图方法,研究不完备信息下故障诊断知识获取的新理论、新方法,为我国重大装备的故障诊断提供理论支撑和技术保障.

摘要： 本研究对不完备信息系统中的扩展粗糙集理论模型和方法进行了归纳、分析和总结,提出了粗糙集在不完备信息系统中所有可能的8类扩展模型,比较了已有各种不同模型和方法的优缺点及其相互关系,发现“模型扩展法”对不完备信息系统的处理更具有优势，分析和讨论了不满足自反性的4类可能扩展模型，给出了粗糙集模型在不完备信息系统中扩展的进一步研究问题。

摘要： 为解决信息不完备条件下的无人作战飞机(Unmanned Combat Air Vehicle, UCAV)战术决策问题,提出一种基于灰色区间关联的UCAV自主战术决策方法.依照作战任务要求选取决策要素,建立UCAV决策推理的规则库.构建不完备信息模型,并基于灰色区间关联理论给出UCAV战术决策模型；设计冲突消解算法,有效解决不完备信息导致的推理失效问题.仿真实例模拟了决策过程,验证了该方法在解决UCAV战术决策问题上的可行性和在化解规则匹配冲突方面的有效性.仿真结果表明,该方法能够应对决策要素不确定性较大的情况,并给出合理的战术行为推理结果.

摘要： 本文提出了一种基于证据推理方法处理系统成熟度评估过程中存在的不完备信息的方法.首先分析了现有系统成熟度的评估方法,针对其不能处理不完备信息的不足,从"集成"角度出发,采用了证据推理方法融合不完备信息,基于以集成为中心的视角降低了计算复杂度.文末,用一个例子验证了本文提出方法的有效性,讨论了不完备输入信息对评估结果的影响,分析了系统结构对评估结果的影响,指出了系统结构在系统成熟度评估中的重要性.

摘要： 本文提出了一种考虑不完备信息的结构可靠性分析方法。鉴于这类问题的计算量较大,在分析中引入了近似替代模型。不同于通常的对功能函数建立替代模型的做法,本文采用Logistic回归方法直接对失效概率予以建模,以便可以方便地得到失效概率的密度函数。可靠性分析既考虑了随机参数概率信息的不完备性,又考虑了近似模型的预测误差。结合Bayes方法和Markov链蒙特卡罗仿真,给出了失效概率均值的算式以及失效概率的密度函数。数值试验验证了方法的合理性和有效性。

摘要： 项目管理中风险主要来源于各种信息的不完备.本文基于业主的角度来分析项目管理中各种不完备信息的情形。根据不完备信息存在的不同形态,分别建立不同的风险判别准则,将风险分为正式管理准则可以处理的异常信息风险、非正式或非结构化管理准则可以发现的偶然信息风险、 "巡航"式管理准则能够处理的征兆信息风险三类,并对三类风险的特征进行深入分析,提出相应的管理对策.立足于项目管理的实际现状，针对各类风险信息的具体特点，在现行项目管理方法的基础上，并不增加很多工作内容的情形下，建立起便捷、高效的风险应对机制，具有较大的可操作性与实用性。

摘要： 粗糙集理论能有效地分析和处理不精确、不一致和不完整等各种不完备信息，并从中发现隐含的知识，揭示潜在的规律．本文讨论了粗糙集理论厨于通信电台装载平台识别的方法，实践表明该方法具有重要的应用价值．

摘要： 本文在已有扩充粗糙集模型的基础上,基于集对分析中集对联系度的概念提出了一种改进的对象之间的分类关系,称之为广义集对相似关系,在此基础上给出了一个更一般的扩充粗糙集模型。选用UCI 数据库中的数据集进行测试,通过实验表明该模型的分类性能优于已有方法。因此更加适合大型不完备信息系统的处理.

摘要： 传统粗集理论处理的信息表中的数据是完备的,但在现实世界中由于各种原因,面临的信息系统是不完备的,造成了数据库中普遍存在数据残缺现象.本文讨论了在属性值可能为空值的不完备信息系统中上、下近似集的递推公式,可用于概念的递增获取.

摘要： 针对有偏好信息但信息不完备的多属性决策问题,给出了一种基于拓展粗糙集的决策分析方法.首先提出了新的扩展优势关系的概念,其次从粗糙近似、分类精度和分类质量的角度将新的扩展优势关系与扩展优势关系作了比较,证明了新的扩展优势关系是扩展优势关系的改进.

摘要： 本发明公开了一种不完备指标权重信息下的配电网故障恢复方案区间评估方法，在建立恢复方案评估指标集的基础上，计算恢复方案区间评估的规范化决策矩阵；将指标权重的大概范围表示为区间数，计算各恢复方案与最理想恢复方案间的灰色关联度，形成灰色关联度矩阵；在此基础上建立单目标决策模型，求得恢复方案的最优权重向量；进而通过求解优化模型得到调整后的最优指标权重，使所有恢复方案的灰色关联度值都尽可能地大；再根据各故障恢复方案的灰色关联度值给出了恢复方案的优劣排序结果。本发明方法解决了权重信息不完全下的配电网故障恢复方案评估问题，充分计及了所有候选恢复方案在各评估指标取值上信息分布的差异，评估结果合理可信。

摘要： 本发明提供一种速度信息不完备下的AUV区域跟踪控制方法，属于水下机器人控制技术领域。该方法首先利用水下机器人的位姿信息以及控制量来构建状态观测器，为了能提高估计精度，引入位姿信息的非线性项以及Nussbaum函数来构造观测器的反馈律；接着，设计一种跟踪误差的非线性转换映射，根据观测器估计的速度信息，结合反演控制思想，推导区域跟踪控制律，以确保跟踪误差能满足事先设定的期望边界，又能降低控制输出的高频抖动现象。本项目在满足任务要求的跟踪精度的前提下，可以实现控制量较为平缓输出，便于延长机器人水下作业时间，特别适合应用于水下管道跟踪这类跟踪精度满足事先设定要求边界即可的水下机器人控制系统设计。

摘要： 本发明公开了一种信息不完备情形下的空间非合作目标接管控制方法，包括对服务航天器‑非合作目标的组合体进行运动学动力学建模；计算组合体的实际惯量参数和估计值；得到组合体输入分布矩阵的实际值B和计算值的关系；建立信息不完备情形下组合体的运动学动力学方程；将被控对象分为内外两个环路，建立控制器，实现对组合体的接管控制。实现了在目标信息不完备以及存在干扰、以及参数不确定的情形下，将航天器‑非合作目标组合体的姿态调整到期望值的目标。

摘要： 本发明公开了一种信息不完备条件下的网络空间安全态势表达方法及装置，该方法包括：从网络节点采集四模态缺省流量数据向量，利用深度多模态编码器，进行数据融合，得到联合特征向量集；对每个网络节点的联合特征向量进行处理，得到态势影响因子信息，进而得到网络节点的安全态势值；利用预设的网络整体安全态势模型，计算得到网络整体安全态势值；利用关联规则挖掘算法模型，得到网络漏洞预测信息。本发明通过深度多模态编码器，解决了信息不完备条件下部分流量特征数据缺省的问题，提高了态势计算及表达的效率，通过关联规则挖掘算法更好地识别未知漏洞，提高态势预测的准确度。

摘要： 本发明涉及三维重构技术领域，具体涉及基于不完备信息的多节耳材村虫化石逆向推导复原法，本发明根据化石CT扫描的原始数据，利用计算机辅助设计软件对耳材村虫进行建模，由于身体形态和壳瓣展开角度等参数不能通过化石数据获得，因此对不确定参数进行多种不同形态的尝试建模，然后通过计算流体力学仿真（CFD）进行仿真研究，得出每种形态下的升力和阻力，以此推断重构的何种身体形态最为合理。本发明所涉及的三维重构方法将传统建模方法与计算流体力学仿真相结合，利用仿真结果推断建模结果的准确性，将该方法应用于古生物的3D复原，填补了耳材村虫研究上的空白。

摘要： 基于不完备信息的微电网故障定位方法，涉及微电网控制领域，尤其涉及微电网母线上的故障定位方法。微电网母线上有N个节点，在m个节点上有数据采集设备，所述故障定位方法包括以下步骤：步骤A、信息采集；步骤B、故障发生时，生成计算式；步骤C、求解步骤B生成的计算式；步骤D、根据步骤C的结果定位故障位置；采用本发明提出的方法，依据较少的信息采集设备，就可以定位微电网母线上的故障位置，节省经济成本。

摘要： 本发明公开了一种基于对比完备与不完备信息的系统功能结构分析方法，其特征在于，考虑完备或不完备背景关系中蕴含的元件与系统功能结构关系，提出了基于因素空间理论中因素逻辑的系统功能结构分析法，对完备和不完备两种情况进行分析可得到两个不同的系统功能结构表达式，完备背景关系可得到唯一确定的系统功能结构；不完备背景关系可得一族确定的系统功能结构，如果不完备背景关系是完备背景关系的子集，那么不完备背景关系中一定能找到功能之间的线性关系，以补充不完备背景关系，可用于完备或不完备背景关系下的系统功能结构分析。

摘要： 本发明提供了一种具有模式切换机制的不完备信息推理方法，包括选取有效属性信息，确定决策变量，构建模块化切换推理证据网络模型；确定识别框架，初始化网络模型；根据节点变量的逻辑关系计算并初始化节点变量间信度分配函数；对当前推理时刻的输入证据进行完备性程度判别，结合证据类型选取输入模式，根据输入模式进行证据信度函数修正并对网络模型进行调整；输入修正证据，自适应调整节点权重并更新节点间信度分配函数；应用三步时空融合机制进行网络推理，获取决策变量在其识别框架下的概率分布；计算决策变量的归一化数学期望。在面对混合不完备信息下的复杂决策问题时，能够给出持续准确的推理结果，全面提升决策系统的自主性和智能化。

摘要： 本发明公开了一种基于不完备信息的智能化设备在线集成学习与决策方法，使智能化设备能够充分利用不完备信息进行在线学习与决策任务，智能化设备由多个基设备及一个集成设备组成，首先设计多种基设备以探索环境，使用集成设备来结合各基设备的预测决策结果，从而实现对环境不完备信息的有效利用。对于基设备的设计，使用一种自适应于环境累积噪声的决策方法以有效利用不完备的环境观测，采用随机优化领域的梯度估计技术以应对不完备决策评估结果，并提出包括并行和串行两类不同的在线集成方法，以有效应对由于环境变化所带来的信息不完备。与现有智能化设备相比，本发明能够更充分地利用不完备信息以完成复杂场景下的在线学习与决策任务。

摘要： 本发明涉及三维重构技术领域，具体涉及基于不完备信息的多节耳材村虫化石逆向推导复原法，本发明根据化石CT扫描的原始数据，利用计算机辅助设计软件对耳材村虫进行建模，由于身体形态和壳瓣展开角度等参数不能通过化石数据获得，因此对不确定参数进行多种不同形态的尝试建模，然后通过计算流体力学仿真（CFD）进行仿真研究，得出每种形态下的升力和阻力，以此推断重构的何种身体形态最为合理。本发明所涉及的三维重构方法将传统建模方法与计算流体力学仿真相结合，利用仿真结果推断建模结果的准确性，将该方法应用于古生物的3D复原，填补了耳材村虫研究上的空白。