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数据挖掘技术在石油勘探与开发中的研究及应用 被引量:8
1
作者 汪忠德 王新海 +2 位作者 瞿建华 方海飞 刘洪 《石油工业计算机应用》 2007年第1期17-20,共4页
数据挖掘为未来三到五年内将对工业产生深远影响的五大关键技术之一,本文对石油勘探开发数据挖掘技术的关键技术—可视化聚类挖掘工具进行了论述,阐述了分类算法的常见工具,并且就数据挖掘技术在石油勘探开发管理中的应用作出了初步分析... 数据挖掘为未来三到五年内将对工业产生深远影响的五大关键技术之一,本文对石油勘探开发数据挖掘技术的关键技术—可视化聚类挖掘工具进行了论述,阐述了分类算法的常见工具,并且就数据挖掘技术在石油勘探开发管理中的应用作出了初步分析,结合新疆塔里木地区一组测井数据实例说明利用数据挖掘技术进行的建模和地层识别的流程,最后对石油勘探开发数据挖掘技术的特点和急待解决的问题进行了总结。 展开更多
关键词 石油勘探开发 数据挖掘 分类聚类 关联规则 决策分析 测井数据
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基于二元关系和布尔推理的分级决策模型 被引量:6
2
作者 安利平 陈增强 《系统工程学报》 CSCD 北大核心 2009年第6期701-709,共9页
分级决策问题是将备选方案分类到预先定义的具有偏好顺序的决策类中.其中每个方案是由一个有限属性集合来描述的,该属性集合包括名义属性、连续型属性和有序属性.为了建立分级决策模型,提出了一种基于粗集理论和二元关系、布尔推理相结... 分级决策问题是将备选方案分类到预先定义的具有偏好顺序的决策类中.其中每个方案是由一个有限属性集合来描述的,该属性集合包括名义属性、连续型属性和有序属性.为了建立分级决策模型,提出了一种基于粗集理论和二元关系、布尔推理相结合的方法.首先在名义属性、连续型属性和有序属性上分别定义了不可分辨关系、相似关系和优势关系.然后提出了分辨-相似-支配矩阵的概念来建立相应的布尔函数.通过计算布尔函数的主蕴含,得到了"IF…THEN…"分级决策规则集作为偏好模型.最后利用一个算例说明了该方法的有用性. 展开更多
关键词 分级 布尔推理 二元关系 粗集 决策规则
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基于深度强化学习的图书分拣车的路径规划
3
作者 陈玥 《现代电子技术》 北大核心 2024年第19期161-168,共8页
针对图书智能分拣系统中的分拣车路径规划问题,提出一种基于深度强化学习框架和竞争双深度Q网络路径规划算法。将分拣车的路径规划问题构建成马尔可夫决策过程,然后通过结合竞争Q网络和双深度Q网络构建竞争双深度Q网络(D3QN),进而在避... 针对图书智能分拣系统中的分拣车路径规划问题,提出一种基于深度强化学习框架和竞争双深度Q网络路径规划算法。将分拣车的路径规划问题构建成马尔可夫决策过程,然后通过结合竞争Q网络和双深度Q网络构建竞争双深度Q网络(D3QN),进而在避免过估计的同时,优化网络结构。最后,通过设计智能代理的状态、动作和奖励函数,并采用动态ε-贪婪算法和衰减式学习率策略,使智能代理能够快速地选择最优动作,缩短完成预定卸载的移动路径,降低碰撞障碍物的概率。仿真结果表明,相比于基于竞争Q网络、双深度Q网络和深度Q网络的路径规划算法,提出的基于D3QN方法所规划的路径更短、碰撞率更低。 展开更多
关键词 自动分拣 机器人 路径规划 深度强化学习 竞争双深度Q网络 马尔可夫决策
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基于神经网络深度强化学习的分拣机器人避障规划技术 被引量:1
4
作者 丁玲 《工业仪表与自动化装置》 2023年第2期46-50,共5页
分拣机器人的避障决策过程较为复杂,为提高分拣机器人的工作效果,设计基于神经网络深度强化学习的分拣机器人避障规划技术。首先,在动力学场景中设置障碍物,利用马尔科夫决策过程获取分拣机器人的运动状态后,判断障碍目标。在对神经网... 分拣机器人的避障决策过程较为复杂,为提高分拣机器人的工作效果,设计基于神经网络深度强化学习的分拣机器人避障规划技术。首先,在动力学场景中设置障碍物,利用马尔科夫决策过程获取分拣机器人的运动状态后,判断障碍目标。在对神经网络实施深度优化学习后,设置了导引奖赏机制,并结合人工势场法建立连续型奖励函数,引导机器人向正确方向运动。将分拣机器人运动状态输入到神经网络中,在导引奖赏机制的引导下实现分拣机器人的避障。在环境中设置了障碍物,实现环境搭建,仿真测试实验结果表明:该方法具有较高的避障能力,可引导机器人在运动过程中做出正确的动作,进而实现精准避障。 展开更多
关键词 分拣机器人 马尔科夫决策 神经网络 深度强化学习 避障规划
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基于AHP的建筑废料分类回收方案决策方法研究 被引量:4
5
作者 毛大任 陈建国 《工程管理学报》 2010年第4期378-382,共5页
建筑废料分类回收是建筑废料管理计划中的关键环节和工作内容。为了研究废料回收方案的决策问题,文章通过对各项影响因素的系统综合分析,运用层次分析法构建建筑废料分类回收方案的决策模型,并借助Expert Choice软件进行快速的计算从而... 建筑废料分类回收是建筑废料管理计划中的关键环节和工作内容。为了研究废料回收方案的决策问题,文章通过对各项影响因素的系统综合分析,运用层次分析法构建建筑废料分类回收方案的决策模型,并借助Expert Choice软件进行快速的计算从而实现方案优选。研究证明,层次分析法和Expert Choice软件运用于建筑废料分类回收方案决策问题的研究是可行的,结果是合理的。在现场分类回收的双通道直接回收方案、单通道直接回收方案和集中式回收方案中以双通道的直接分类方式为最优;在场外分类回收方式相对于现场方式的比较需要从经济性角度做进一步的研究。 展开更多
关键词 建筑废料 分类回收 决策系统 层次分析法 EXPERT CHOICE
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改进灰色聚类模型在区域物流枢纽城市分类决策中的应用 被引量:5
6
作者 唐子可 《交通科技与经济》 2010年第2期39-41,共3页
通过对区域物流的发展特点分析,选用经济指标、物流指标以及其他定性指标,提出一种改进的灰色聚类对区域物流枢纽城市分级决策,并对各类物流枢纽城市相互作用机理从极化效应与扩散效应方面分析,依据增长级理论与梯度发展提出3类城市物... 通过对区域物流的发展特点分析,选用经济指标、物流指标以及其他定性指标,提出一种改进的灰色聚类对区域物流枢纽城市分级决策,并对各类物流枢纽城市相互作用机理从极化效应与扩散效应方面分析,依据增长级理论与梯度发展提出3类城市物流发展的基本思路与发展策略,通过实例证明,该方法对目前我国区域内制定物流发展战略具有较好的实际意义。 展开更多
关键词 区域物流 物流枢纽城市 灰色聚类 分级决策 发展对策
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基于决策矩阵的雷达型号识别算法
7
作者 邱海健 《现代计算机》 2023年第15期73-75,共3页
雷达信号的脉内调制复杂、脉间时序多样、工作方式灵活及参数交叠严重的工作特点,为信号分选、增批融合和辐射源的识别带来了巨大挑战,针对不同雷达信号参数交叠使得情报处理系统对目标辐射源识别困难的问题,提出了基于决策矩阵的雷达... 雷达信号的脉内调制复杂、脉间时序多样、工作方式灵活及参数交叠严重的工作特点,为信号分选、增批融合和辐射源的识别带来了巨大挑战,针对不同雷达信号参数交叠使得情报处理系统对目标辐射源识别困难的问题,提出了基于决策矩阵的雷达型号识别。 展开更多
关键词 信号分选 增批融合 决策矩阵
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The Method Research and Technology Implementation of Eddy Current Hardness-sorting Based on LS-SVM 被引量:2
8
作者 HU Pengfei HUANG Haisong XIE Qingsheng 《Instrumentation》 2020年第1期13-23,共11页
According to the practical problems in eddy current sorting,the method and technology of eddy current hardness sorting based on LeastSquaresSupportVectorMachine(LS-SVM)are proposed based on the Xilinx Artix-7 FPGA in ... According to the practical problems in eddy current sorting,the method and technology of eddy current hardness sorting based on LeastSquaresSupportVectorMachine(LS-SVM)are proposed based on the Xilinx Artix-7 FPGA in this paper.The calculated sorting-hyperplane and designed sorting decision-making machine were used to sort different hardness of the vavles.The experimental results of the vavle sorting show that the sorting success rate can reach 100%under conditions that the number of test vavles is one quarter of the training vavles.The method and technology based on LS-SVM can solve the problems that the impedance feature value is nonlinear with the hardness value and variable sorting interval.It also proved that the LS-SVM algorithm has strong practical value in online eddy current sorting. 展开更多
关键词 Eddy Current Hardness-sorting Support Vector Coefficient sorting decision-making Machine sorting-hyperplane
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基于扩展优势关系粗糙集的群体分级决策方法 被引量:2
9
作者 毕文杰 陈晓红 《软科学》 CSSCI 北大核心 2009年第3期119-122,共4页
针对多个决策者偏好集结的问题,对优势关系粗糙集进行了扩展,提出了多决策者最小偏好组合的概念。在给定一致性标准的情况下,通过求最小偏好组合的下近似,得到群体的偏好。进而,通过实例验证了方法的有效性。
关键词 群决策 分级决策 扩展优势关系 粗糙集
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基于优势关系粗糙集的动态容错分级决策模型 被引量:3
10
作者 苟光磊 王国胤 李鸿 《西南交通大学学报》 EI CSCD 北大核心 2014年第1期147-152,共6页
为提高优势关系粗糙集模型在分级决策问题中的容错能力,将容错处理视为可动态调整的过程,根据用户向上、向下和综合两者的3种偏好趋向,提出了3种对应的分级算法,对边界域对象进行初始分级,利用对象的覆盖信息作为启发式知识调整其分级... 为提高优势关系粗糙集模型在分级决策问题中的容错能力,将容错处理视为可动态调整的过程,根据用户向上、向下和综合两者的3种偏好趋向,提出了3种对应的分级算法,对边界域对象进行初始分级,利用对象的覆盖信息作为启发式知识调整其分级决策的结果,实现正确分级或接近正确分级.与变一致性优势关系粗糙集模型相比,不需要事先根据经验确定和调整阈值.案例应用结果表明:本文提出的3种偏好情况下的分级正确率比现有的分级算法平均提高了21.34%,对应的误分总代价平均降低了50.91%. 展开更多
关键词 粗糙集 优势关系 容错 分级 决策
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基于加权决策树的蛋白质序列分类算法研究 被引量:3
11
作者 张毅 梅挺 《计算机与数字工程》 2012年第5期7-9,33,共4页
针对蛋白质序列分类的需求,深入研究了蛋白质序列分类算法。对蛋白质序列的特征属性进行了大量的分析和研究,给出了蛋白质序列特征属性的描述形式。在此基础上设计了一种基于加权决策树的蛋白质序列分类算法,详细阐述了加权决策树的构... 针对蛋白质序列分类的需求,深入研究了蛋白质序列分类算法。对蛋白质序列的特征属性进行了大量的分析和研究,给出了蛋白质序列特征属性的描述形式。在此基础上设计了一种基于加权决策树的蛋白质序列分类算法,详细阐述了加权决策树的构造过程以及决策树的主要参数计算方法,而且根据蛋白质序列的特征,对决策树进行了改进,给出了加权决策树的实现方法。测试结果表明:设计的蛋白质序列分类算法具有较高的分类精度和较快的执行速度。 展开更多
关键词 蛋白质序列 分类 算法 决策树 加权
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拖航安全性影响因素权值的确定方法 被引量:2
12
作者 陈晓洪 任凯 程智斌 《海军工程大学学报》 CAS 北大核心 2005年第5期95-99,共5页
运用重要度排序指数法对拖航安全性影响因素的权重进行评价,对变权综合决策方法在舰船拖带中的应用进行了探讨.针对舰船拖带这一多目标决策问题建立了决策模型,对于影响拖带安全的主要指标的权重给出了相应的计算方法,并通过实例对拖带... 运用重要度排序指数法对拖航安全性影响因素的权重进行评价,对变权综合决策方法在舰船拖带中的应用进行了探讨.针对舰船拖带这一多目标决策问题建立了决策模型,对于影响拖带安全的主要指标的权重给出了相应的计算方法,并通过实例对拖带方案进行了评估,为舰船拖带的最优化评定提供了有效的解决途径. 展开更多
关键词 拖航 变权 排序指数 综合决策
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基于排序学习的流式文档数据无损隐藏仿真 被引量:1
13
作者 徐佳丽 罗丽 《计算机仿真》 北大核心 2022年第3期174-178,共5页
由于现阶段已有方法未能对流式文档数据进行排序,导致传输时延增加,流式文档数据正确接收率和生命周期减少,提出一种基于排序学习的流式文档数据无损隐藏方法。将强化学习思想应用于流式文档数据排序中,通过将排序学习行为建模为马尔可... 由于现阶段已有方法未能对流式文档数据进行排序,导致传输时延增加,流式文档数据正确接收率和生命周期减少,提出一种基于排序学习的流式文档数据无损隐藏方法。将强化学习思想应用于流式文档数据排序中,通过将排序学习行为建模为马尔可夫决策过程,在每一次迭代的过程中根据全部排序位置信息,为各个排序位置选取最优的文档。经过排序后,通过基于曼彻斯特码的信息隐藏算法MSHA,改变流式文档数据中某些位置的跳变,完成信息嵌入,进而实现流式文档数据无损隐藏。仿真结果表明,所提方法不仅能够有效降低传输时延,同时还能够增加流式文档数据正确接收率和生命周期。 展开更多
关键词 排序学习 流式文档数据 无损隐藏 马尔可夫决策
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决策函数应用下电力需求信息个性化推荐 被引量:1
14
作者 刘振华 覃浩 +1 位作者 苏立伟 方霆 《信息技术》 2022年第12期177-182,共6页
为了解决电力市场用户量庞大,交易过程中电力需求信息选择困难的问题,研究决策函数应用下电力需求信息个性化推荐方法。提出基于FTP效用函数和关联分析的区间二型模糊决策方法,在计算区间二型模糊关联度的基础上,结合FTP效用函数产生区... 为了解决电力市场用户量庞大,交易过程中电力需求信息选择困难的问题,研究决策函数应用下电力需求信息个性化推荐方法。提出基于FTP效用函数和关联分析的区间二型模糊决策方法,在计算区间二型模糊关联度的基础上,结合FTP效用函数产生区间二型模糊信息集成算子,排序推荐策略,实现电力需求信息个性化推荐。实验结果表明,使用该方法后MAE和RMSE始终低于使用前的结果,NDCG结果上升趋势先迅速后缓慢,贴近度与实际贴近度基本一致,推荐性能极具优势。 展开更多
关键词 排序 决策函数 电力需求信息 推荐方法 二型模糊集
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一种改进的数据场和决策图联合聚类算法 被引量:2
15
作者 陈涛 高鹏成 《应用科技》 CAS 2020年第5期29-34,共6页
针对传统聚类算法在复杂多变的电磁环境中聚类质量低、参数需要预先人为设定、噪声孤立点难识别等问题,本文提出一种改进的数据场和决策图联合聚类算法。该算法主要是利用数据对象的势值和到最近大密度点的距离来实现自动确定聚类中心... 针对传统聚类算法在复杂多变的电磁环境中聚类质量低、参数需要预先人为设定、噪声孤立点难识别等问题,本文提出一种改进的数据场和决策图联合聚类算法。该算法主要是利用数据对象的势值和到最近大密度点的距离来实现自动确定聚类中心和聚类数目,并且能够有效地处理孤立的噪声点和快速地实现数据对象的聚类划分。文中设置12部雷达信号,包括常规雷达、参差雷达、抖动雷达、捷变频雷达等,其中设有脉宽、到达角、载频设置参数有相同或相近的雷达。经过仿真验证可以看出,改进的数据场和决策图联合聚类有更好的聚类效果。 展开更多
关键词 信号分选 数据场 决策图 聚类 势值 最近大密度点的距离 场强函数 辐射因子
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自由裁量权下我国评分类体育裁判员决策量表的研究 被引量:1
16
作者 么广会 梁建平 +2 位作者 苏涛 曾理 任贞玲 《中国体育科技》 CSSCI 北大核心 2011年第3期112-118,共7页
采用文献资料调研、问卷调查与数理分析等方法,在自由裁量权下对我国评分类体育裁判员进行了调查分析,并运用SPSS 17.0和AMOS 7.0对所测数据进行分析与验证。研究结果表明,我国评分类体育裁判员决策量表由3个维度构成,其3个维度分别为... 采用文献资料调研、问卷调查与数理分析等方法,在自由裁量权下对我国评分类体育裁判员进行了调查分析,并运用SPSS 17.0和AMOS 7.0对所测数据进行分析与验证。研究结果表明,我国评分类体育裁判员决策量表由3个维度构成,其3个维度分别为社会认知、压力应变能力和自信心,并建立我国评分类体育裁判员决策能力结构模型,揭示了我国评分类体育裁判员在执法决策过程中的自信心这一结构对决策能力的直接效应最大,并影响社会认知、压力应变能力两个结构的发展;而不同性别、裁判等级及学历层次的体育裁判员在决策能力及其各个维度上存在显著性差异。 展开更多
关键词 自由裁量权 评分类 裁判员 决策 结构模型
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改进灰色聚类模型在区域物流枢纽城市分级决策中的应用研究 被引量:1
17
作者 张震 贾强 晏克非 《山东交通学院学报》 CAS 2010年第2期21-25,共5页
通过对区域物流发展特点分析,选用经济指标、物流指标及其它定性指标,提出一种改进的灰色聚类模型,对区域物流枢纽城市分级决策,并从极化效应与扩散效应方面分析各类物流枢纽城市的相互作用机理。依据增长极理论与梯度发展理论提出3类... 通过对区域物流发展特点分析,选用经济指标、物流指标及其它定性指标,提出一种改进的灰色聚类模型,对区域物流枢纽城市分级决策,并从极化效应与扩散效应方面分析各类物流枢纽城市的相互作用机理。依据增长极理论与梯度发展理论提出3类城市物流发展的基本思路与发展策略,并通过实例分析,论证了该方法对制定我国区域物流发展战略的实际意义。 展开更多
关键词 区域物流 物流枢纽城市 灰色聚类 分级决策 发展对策
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区间数分级决策的特征选择方法研究
18
作者 宋鹏 梁吉业 +1 位作者 钱宇华 李常洪 《中国管理科学》 CSSCI CSCD 北大核心 2017年第7期141-152,共12页
在多属性决策分析中,科学的特征选择方法有利于提取关键决策指标,进而求解决策方案并提升决策效率。本文面向区间数分级决策问题,以区间数优势关系为序化信息刻画的基本手段;基于粗糙集与信息熵理论,通过分析条件属性与决策属性序相关... 在多属性决策分析中,科学的特征选择方法有利于提取关键决策指标,进而求解决策方案并提升决策效率。本文面向区间数分级决策问题,以区间数优势关系为序化信息刻画的基本手段;基于粗糙集与信息熵理论,通过分析条件属性与决策属性序相关性的决策内涵,提出了一种新的特征评价函数——区间序补集条件熵。在此基础上,基于区间序补集条件熵的变化程度,给出了必要属性的形式化表示与属性重要度的度量准则,进而设计了区间数分级决策表的启发式特征选择算法。最后,通过两个案例研究,验证了特征选择方法的有效性。 展开更多
关键词 区间数 分级决策 特征选择 补集条件熵
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基于改进非支配排序的云模型进化多目标柔性作业车间调度 被引量:40
19
作者 彭建刚 刘明周 +2 位作者 张铭鑫 张玺 葛茂根 《机械工程学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2014年第12期198-205,共8页
采用多目标进化算法研究柔性作业车间调度问题,目标是最小化最大完工时间、机器总负荷和最大机器负荷3个性能指标。针对NSGA-Ⅱ识别非支配个体较慢和个体比较次数较多的不足,设计一种基于预排序的快速非支配排序算法,快速识别非支配个... 采用多目标进化算法研究柔性作业车间调度问题,目标是最小化最大完工时间、机器总负荷和最大机器负荷3个性能指标。针对NSGA-Ⅱ识别非支配个体较慢和个体比较次数较多的不足,设计一种基于预排序的快速非支配排序算法,快速识别非支配个体并淘汰被支配个体,提高非支配解集的构造效率;结合柔性作业车间调度问题的特点和进化算法的性能,引入云模型进化策略,提出一种基于非支配排序的云模型进化多目标柔性作业车间调度算法。运用云模型揭示模糊性和随机性的优良特性维护进化种群,提高非支配解分布的广度和均匀度。利用多指标加权灰靶决策模型选择最满意调度方案。使用基准实例进行测试并比较测试结果,验证了算法的可行性和有效性;利用提出算法确定了生产实际的最满意调度方案。 展开更多
关键词 柔性作业车间调度 多目标进化算法 云模型 改进非支配排序 多指标加权灰靶决策模型
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电站多目标负荷优化分配与决策指导 被引量:26
20
作者 周卫庆 乔宗良 +1 位作者 司风琪 徐治皋 《中国电机工程学报》 EI CSCD 北大核心 2010年第2期29-34,共6页
对传统意义下的厂级负荷优化分配模型进行修正,同时考虑全厂供电煤耗率、污染排全放和负荷调整时间3个目标,提出厂级负荷分配的多目标优化模型。将多目标优化方法和多属性决策结合使用,研究多目标优化指导的问题。针对非劣分层遗传算法(... 对传统意义下的厂级负荷优化分配模型进行修正,同时考虑全厂供电煤耗率、污染排全放和负荷调整时间3个目标,提出厂级负荷分配的多目标优化模型。将多目标优化方法和多属性决策结合使用,研究多目标优化指导的问题。针对非劣分层遗传算法(nondominated sorting genetic algorithmII,NSGA-II)易于局部收敛的特点,提出了并行的NSGA-II多目标优化结构,增加了Pareto前沿的多样性,为决策提供丰富的信息。引入基于基点和熵的多属性决策方法,对Pareto解集进行排序,得出最优解。对某火电厂进行实例分析,结果表明该方法能准确快速地完成多目标负荷分配优化,并给出正确的指导,具有一定的实用性。 展开更多
关键词 厂级负荷分配 多目标优化 非劣分层遗传算法 多属性决策 NOX排放 PARETO解集
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