一般系统结构关联描述

首先给出了系统关联的定义，然后就一般系统结构中的关联问题进行分类描述，即根据构成系统的要素间相互作用的性质分为：互依关系、控制关系、竞争关系、破坏关系、吞食关系和互拆关系。     

基于加权信息熵相似性的协同过滤算法

协同过滤算法是推荐系统中最为成功的技术之一,相似性计算是协同过滤算法的核心.针对传统的相似度计算方法在数据稀疏的情况下推荐不准确问题,提出了基于项目间差异信息熵的相似度计算方法,先通过差异值和共同评价数目对信息熵进行加权,再归一化处理来计算项目间的相似度.用基于项目(Item-based)相似性的协同过滤算法进行了实验验证,实验结果表明,该算法提高了个性化推荐精度.     

系统相似度数值方法

在相似系统理论的基础上。研究了系统中要素数量。经典相似元。模糊相似元。系统相似度的数值计算,提出几种系统相拟度数值方法。     

基于杰卡德相似性的推荐系统研究

协同过滤推荐系统的核心是用户的相似性度量.在杰卡德相似性度量基础上,提出一种修正的杰卡德相似性度量.该方法将用户评分差异的数目融入相似度计算,并综合杰卡德相似度建立神经网络学习模型,选取Movielens数据作为训练集,得到合适的权重.实验结果表明,与pearson相似性度量相比,该方法在用户评价较少时给出相对可靠的推荐,在推荐的精度、平均绝对误差等方面具有一定的优越性.     

一种基于本体的自然语言语义相似度算法

基于图理论的概念间语义度量方法,改进了语义相似度部分影响因素,提出一种结合设计良好的领域本体来计算自然语言概念间的语义相似度的算法.对自然语言与本体的关系进行分析,并通过本体对节点密度、节点深度与节点层次顺序等影响概念语义相似度的因素进行了改进,综合考虑概念的语义距离、概念间关系、概念的属性与概念所处的层次等影响因素,利用本体对相关领域的基本术语和关系的准确定义,改进了基于本体的概念间语义相似度的算法.实验结果表明,该算法对于提高概念间相似度的计算精度明显高于其他算法.     

模型试验的预测精度研究

本文应用回归设计与模糊数学的方法,考察和研究了四轮驱动模型试验,证明在土壤——车辆系统中相似系统间实际上存在着不相似性.提出了相似系统间相似度R的计算公式,同时分析了影响模型预测精度的内外部原因,并给出了原型指标的最大预测区间.     

利用模糊分块改进协同过滤的扩展性和准确性

项目的协同过滤方法利用项目之间相似性预测用户对项目的评分,但相似项的选择面临可扩展性和准确性的问题.为此,提出分布式协同过滤方法,利用模糊分块技术将项目集分成若干块,然后仅在各块内比较项目的相似性.通过裁剪相似关系图进一步改善效率,从图中去除不可能相似的项目之间的边.最后,利用图的分区技术,将相似关系图分割为若干较小的区,在各分区上并行计算项目的相似度.实验结果表明,该方法能改善推荐系统的准确性和可扩展性.     

基于用户关系挖掘的多策略推荐算法

个性化推荐服务为解决网络信息过载问题提供了有效手段。传统的推荐方法大多只关注于如何提高推荐的准确性,而忽略了推荐多样性对用户体验的影响。文章将社会网络用户关系挖掘应用于用户偏好预测及推荐中,提出了一种基于用户关系挖掘的多策略推荐算法。采用信任传播模型挖掘用户间的信任度,计算用户偏好配置文件的余弦相似性获得用户间的相似度,并给出4种将用户信任度、相似度结合的策略,在定义用户偏好预测函数的基础上采用Topn原则为用户给出推荐结果。实验结果表明,文章方法不仅减少了数据稀疏性的影响,而且兼顾了推荐准确性与多样性指标,提高了推荐系统的整体性能。     

基于子块的三维网格模型检索

针对三维模型检索中如何准确计算模型间相似性问题,提出用子块局部相似性计算不同模型整体相似性的三维模型检索新方法.把经过线性细分和姿态调整的三维模型分割成不同的子块,构造每个子块的法向量直方图.采用从局部到整体的过程计算任意两个模型的相似度: 根据直方图相交函数计算模型对应子块的局部相似性,结合子块点密度及局部相似性,采用改进的相似函数计算得到不同模型的整体相似度.和一些相似的检索算法比较,子块方法可以得到比较好的检索准确率.     

一类n值命题逻辑系统中改进的相似度及伪距离

基于均匀概率空间的无穷乘积在一类n值命题逻辑系统中定义了公式的真度，并利用真度给出一种改进了的相似度定义，进而导出全体公式集F(S)上的一种伪距离，最后讨论了相似度及伪距离的重要性质．     

论系统进化中变异,相似与熵

本文论述系统进化中变异与相似、相似与熵的关系。提出相似元,相似系统,相似熵的新概念。并进一步探讨了相似熵与演化关系。结果表明:相似熵能指明系统演化的方向与过程。相似熵理论对系统演化描述与物理学中的熵及信息熵对系统演化的描述是一致的。     

基于相似性学习的整数规划问题演化求解

将学习机制引入到变异算子中,定义了个体距离、相似性和邻域等概念,用距离反映个体间的差异程度,用相似性描述个体间对应基因位的类似程度,用邻域实现对种群按相似性分割。提出了基于相似性学习的自适应演化算法,从而使得变异算子具有了很强的导向性,避免了传统达尔文演化策略的半盲目性,使计算结果稳定地收敛到全局最优解。以下料问题为例,对算法进行数值试验,运算结果表明该算法能很好求解整数规划问题。     

基于事例推理技术的冲压模具CAD系统

通过对基于事例推理技术和冲压模具设计过程的分析，应用系统相似性分析理论，提出了基于事例推理技术的冲压模具CAD系统的系统框架以及设计原理和实现方法，文中详细论述了模具服务对象和事例库中典型零件进行相似性匹配时相似系统以及相似元的选取问题，同时给出具体相似性分析方案，最后以实例说明了该模具CAD系统相似性的分析过程。     

基于分块k-主色矢量量化的图像检索方法

矢量量化是图像等多媒体数据处理的重要工具之一。由于矢量量化在本质上描述了原始图像的主要特征,图像间的相似性可以通过图像矢量量化码书层次上的差异加以刻画。通过定义矢量量化码字间的距离,构造了一种用于计算图像间相似性的度量方法。在此基础上,提出一种新的基于内容理解的相似图像检索算法。由于该算法避免了图像间相似性的直接计算,在保证良好的检索精确性的同时,具有极高的检索效率。实验证明了这一方法的有效性和适用性,为图像检索提供了新的思路。     

加权网络中基于多路径节点相似性的链接预测

鉴于现有大多数链接预测算法仅考虑了图的局部或全局特性,在预测准确率和计算复杂度上难以均衡,且有关加权网络的链接预测研究相对较少,提出新的加权社会网络链接预测算法(STNMP).引入节点对边权强度的概念,用于度量邻居节点间的局部相似度.提出路径相似性贡献的概念,定义多路径传输节点相似性,用于描述步长为2和3的所有路径及这些路径上的中间节点对于所连接的两个节点的相似性总贡献.在多个真实网络中对算法的有效性进行验证,以AUC作为评价指标,与经典相似性算法CN、Jaccard、AA等进行预测准确率的对比分析.结果显示,针对小规模社会网络,STNMP算法的预测准确率高于现有算法.     

加权网络中基于多路径节点相似性的链接预测

鉴于现有大多数链接预测算法仅考虑了图的局部或全局特性,在预测准确率和计算复杂度上难以均衡,且有关加权网络的链接预测研究相对较少,提出新的加权社会网络链接预测算法(STNMP).引入节点对边权强度的概念,用于度量邻居节点间的局部相似度.提出路径相似性贡献的概念,定义多路径传输节点相似性,用于描述步长为2和3的所有路径及这些路径上的中间节点对于所连接的两个节点的相似性总贡献.在多个真实网络中对算法的有效性进行验证,以AUC作为评价指标,与经典相似性算法CN、Jaccard、AA等进行预测准确率的对比分析.结果显示,针对小规模社会网络,STNMP算法的预测准确率高于现有算法.     

复合系统协调度模型及其应用

基于系统论的观点，阐述了协调与协调度的概念和内涵．鉴于复合系统组成要素的非平稳性特点，提出了利用协整分析技术判定复合系统要素或子系统间的长期均衡关系．在此基础上，运用数据包络分析（DEA）方法和模糊数学的隶属度概念，建立了复合系统协调度评价模型．应用该模型，对中国1990-2003年高等教育与经济复合系统的协调度进行了实证分析．结果表明：该复合系统状态协调度变动大，动态协调度在0．5附近摆动，复合系统发展处于基本协调与基本不协调之间．     

旅(团)级地空导弹装备保障指挥系统概念建模研究

在分析旅(团)级装备保障指挥系统的基础上,研究了装备保障指挥系统的构成和基本工作流程,并建立了系统的实体结构关系描述。之后,在分析系统结构的基础上,结合复杂自适应系统(complicated adaptive system,CAS)理论,通过基于Agent建模(Agent-based modeling,ABM)方法建立了系统的概念模型,提出了系统的要素构成及要素间关系描述。最后,通过对系统进行功能分类和整合,结合Agent技术设计了3类概念主体模型,提出了其结构关系和内部机制的形式化描述。     

相异性在语义相似度计算中的应用

在语义相似度计算中,以往的研究侧重于从正向计算语义的相似性,即通过概念间的路径长度、包含的信息量以及特征等计算概念之间的相关性,从而得到更高的相似性计算结果,而这些结果往往与人类判断的结果偏差较大.然而,在语义相似度的计算过程越来越趋近于模拟人类思考过程的趋势下,考虑语义之间的相异性就变得十分重要.鉴于此,本研究从反向考虑提出了一种将语义之间的相异性加入到语义相似度计算的方法.该方法通过WordNet语料库特有的层次结构深度挖掘概念之间的反义关系,然后用4种不同的策略分别将反义关系代表的相异性以反义因子的形式与已有的方法相结合,通过复现已有方法并将其与反义因子结合进行实验得到最终的语义相似度结果.针对提出的基于相异性的语义相似度计算模型,进一步对模型的参数和相关系数进行了分析和讨论.实验结果表明提出的模型相较于其他方法与人类判断结果具有更高的相关系数,并且该模型可以很好地提升已有的基于路径距离的语义相似度计算方法的准确性.     

一种基于语义网的个性化学习资源推荐算法

在E-learning环境中,为了满足用户对学习资源的个性化需求,提出了一种基于语义网技术的学习资源个性化推荐算法。首先根据用户评价和浏览行为得到用户感兴趣的学习资源集合与核心概念集合,然后根据领域本体中概念间的关系分别计算不同用户评价的学习资源集合间的语义相似度和核心概念集合间的语义相似度,最后根据得出的两个相似度值共同决定用户兴趣偏好的相似性,找到具有相似兴趣的最近邻居,从而实现学习资源的协同推荐。此外,在学习资源管理上引入了学习对象概念,降低了相似度计算的复杂度。并将该算法应用到了基于语义网的个性化学习资源推荐系统中,实验表明,该算法有效改善了学习资源推荐效果,特别是对于新加入的资源和新注册用户效果显著。