针对现有多类支持向量域数据描述(multi-class support data description,M-SVDD)存在的不足和局限性,提出一种拒绝式转导推理多类支持向量域数据描述(rejected transductive inference M-SVDD,RTIM-SVDD)方法,并将该方法应用于机械加工故障诊断当中。首先,RTIM-SVDD通过训练寻求一个尽可能包含所有数据样本的最小超球体作为拒绝检测面,来整体学习样本知识或数据描述,并以一定的拒绝度判别新的测试样本,达到故障检测的目的;其次,应用分别包含各个类别样本的多个超球体,来判别满足一定拒绝度的样本,实现多分类问题。对于模糊样本点归属判别关键问题,本文采用一种新的转导推理规则来进行决策。最后,通过一个仿真实验进行验证,结果证明了RTIM-SVDD的可行性和有效性。
为实现自动小车存取系统的实时控制,基于双重着色赋时Petri网(Colored Ti med Petri Nets,CTPN)构建了RGVs系统(Rail-Guided Vehicles system,RGVs)的动态模型。同时为了提高RGVs系统的存储效率,对RGV小车采用基于最短路径的调度策略。并针对RGVs系统的临界状态即将发生环路(环路链)死锁的状况,提出了一种死锁预防的方法。最后基于VC.NET验证其有效性。
