针对网络控制平面可能被迫设置较低信道比特率和改进调制格式的问题, 文章提出了一种基于模糊C均值(FCM)的认知算法, 在软件定义光网络(SDON)中进行学习和决策制定。首先, 将FCM算法加入到SDON控制平面, 以实现比非认知性控制平面更好的网络性能; 然后, 利用FCM算法, 根据光信道传输质量, 实时和自主地确定高速灵活速率的转发器的调制格式; 最后, 通过长距离传输网络的计算模拟, 对FCM算法的性能进行了评价, 并将其与SDON中常用的基于案例的推理(CBR)算法进行了比较。结果表明, 与CBR算法相比, FCM算法在快速性和误差避免方面性能更优。

针对卫星地面站接收系统中基于案例推理 (CBR)中案例库不完整和基于故障树分析 (FTA)中计算量复杂等问题, 提出一种基于 CBR和 FTA联合故障诊断法。基于二次检索策略进行改进, 解决案例推理检索效率慢的问题; 对于案例库中检索不到的故障, 再利用故障树诊断, 并将故障树分析处理的成功案例添加到案例库中, 不断完善案例库。最后, 结合卫星地面站本振设备故障诊断的实例应用, 正确诊断出案例库中之前不存在的故障, 并且增加案例库中案例数目, 提升之后检索的效率。

针对无人作战飞机空战过程中的战术决策问题, 借鉴认知心理学双重加工理论, 提出了一种案例推理与MAX-MIN云推理机制相结合的双层战术决策方案。首先, 将飞行员作战经验案例化以构建案例库, 将问题情境和案例库中的源案例进行相似度匹配以实现第一层基于案例推理的启发式决策, 若是低于相似度阈值则转向第二层基于MAX-MIN云推理的分析决策, 用前件云发生器对空战特征属性云化以形成属性云滴；然后, 结合定性规则, 采用MAX-MIN云推理算法得到规则云滴, 进而得出战术决策方案。仿真结果表明, 提出的双层战术决策可有效实现无人作战飞机空战战术决策, 决策时间符合空战实时性要求。

针对无人作战飞机空战过程中的战术决策问题, 借鉴认知心理学双重加工理论, 提出了一种案例推理与MAX-MIN云推理机制相结合的双层战术决策方案。首先, 将飞行员作战经验案例化以构建案例库, 将问题情境和案例库中的源案例进行相似度匹配以实现第一层基于案例推理的启发式决策, 若是低于相似度阈值则转向第二层基于MAX-MIN云推理的分析决策, 用前件云发生器对空战特征属性云化以形成属性云滴；然后, 结合定性规则, 采用MAX-MIN云推理算法得到规则云滴, 进而得出战术决策方案。仿真结果表明, 提出的双层战术决策可有效实现无人作战飞机空战战术决策, 决策时间符合空战实时性要求。

针对经过多次范例推理后范例库不断增大而导致占用存储空间大、检索速度慢等问题, 本文提出一种基于支持向量的范例约简算法, 其核心思想是找到范例库中的支持向量并确定出三个边界, 然后保留支持范例, 约简对求解新问题不起什么作用的冗余范例。实验结果表明, 该方法在牺牲很小的分类准确率的情况下, 大大减少了范例库的占用空间和检索复杂度。