3D动画自动生成的学习系统

手机3D动画自动生成系统实现了在计算机辅助的条件下短信动画的全自动生成.本文为手机3D动画自动生成系统设计并实现一个学习系统,该学习系统利用随机森林算法生成一个以用户评价为分类结果的学习模型去指导手机3D动画自动生成系统生成更让用户满意的动画,同时学习系统能够随着手机3D动画自动生成系统的运转不断更新学习模型,最终实现“不断学习”的学习能力.     

基于遗传规划和集成学习的恶意软件检测

近年来恶意软件不断地发展变化,导致单一检测模型的准确率较低,使用集成学习组合多种模型可以提高检测效果,但集成模型中基学习器的准确性和多样性难以平衡。为此,提出一种基于遗传规划的集成模型生成方法,遗传规划可以将特征处理和构建集成模型两个阶段集成到单个程序树中,解决了传统恶意软件集成检测模型难以平衡个体准确率和多样性的问题。该方法以集成模型的恶意软件检出率作为种群进化依据,保证了基学习器的准确性;在构建集成模型时自动选择特征处理方法、分类算法和优化基学习器的超参数,通过输入属性扰动和算法参数扰动增加基学习器的多样性,根据优胜劣汰的思想进化生成具有高准确性和多样性的最优集成模型。在EMBER数据集上的结果表明,最优集成模型的检测准确率达到了98.88%;进一步的分析表明,该方法生成的模型具有较高的多样性和可解释性。     

资源平台在高校实验课的应用研究

资源平台包括网络硬件平台、软件资源平台以及资源数据库。为保持系统的结构完整性和使用的方便性,将整个模型规划成了两个子系统,即平台资源网站生成系统和平台资源网站管理系统,平台资源网站生成系统为教师桌面使用的客户端软件,平台资源网站管理系统为B/S结构的服务器系统,将教师教学指导意见和学生自主学习结合到两个系统之中,形成互补又可以独立应用的软件支撑体系。     

自然语言生成综述*

自然语言生成是人工智能和计算语言学的分支,是生成可理解文本的计算机系统。从系统的健壮性、复用性和独立性出发,详细介绍了由内容规划、微观规划和表层生成三个基本模块构成的经典管道模型,并着重分析了内容确定、结构构造、优化聚合、选词、提交生成表达式、内容实现、结构实现以及有关生成关键技术和系统建模等核心内容,最后提出了当前NLG的发展趋势和研究热点。     

实时专家系统中反应—规划—动作的集成

以AMPE模型为基础,探讨了在动态环境下AI系统如何集成响应执行和规划生成的问题。AMPE模型是从实际应用中演化出的AI模型,采用分离结构,在规划中引入一类被称为观察点的特殊行为,支持异步重规划。描述了AMPE的各类规划行为的形式和消息的基本结构。给出一个规划表示的实例。     

面向手机3D动画自动生成的空间分层布局规划

手机3D动画自动生成系统是将用户发送的短信,经过信息抽取、情节规划等一系列的处理,最终生成一段与短信内容相关的三维动画并发送给接收方这一过程.布局规划是系统的一个重要组成部分,其功能是将模型放置到场景的可用空间上.通过对布局问题的研究,本文提出了一种基于区域布局和模型布局的分层布局方法,其包括定性规划和定量计算两个部分,利用语义网技术建立分层布局知识库,基于规则的方法推导出分层布局定性规划方案,并对模型位置进行动态计算.最后,通过实验验证了分层布局规划的有效性和多样性,满足了自动生成系统对布局规划的要求.     

一类几何分形的表示模型

结合迭代函数系统和有限自动机,提出了几何分形的正则生成系统表示模型,并应用生成测试法和自动机归纳学习算法研究了一类几何分形的建模方法,实验结果表明,该模型是简单有效的。     

问答篇章生成系统中的用户模型和文本规划

在问答生成系统中,如果系统首先了解用户对问题所涉及的领域知识的掌握程度,系统则能根据这些知识组织文本,生成符合用户需要的内容,更好地进行人机交互。本文以花卉知识查询系统为基础,探索了用户知识对生成结果的影响,以及用户模型与文本规划之间的相互作用。实验结果表明:用户知识模型不但影响生成的内容,而且影响生成内容的风格。在此系统中,我们采取两种基本生成策略:Schema方法和Process方法,并探讨这两种生成方法的相互结合过程。     

模糊规划自动获取及其性能的分析

提出了一种基于模糊神经网络获取模糊规划及其进行模糊系统参数学习的方法,通过实例进行了自动列车运系统的仿真,总结了这种方法的特点。结论表明,所提出的模糊规则生成和模糊系统学习方法是行之有效的。     

实时专家系统中反应——规划——动作的集成

以ＡＭＰＥ模型为基础，探讨了在动态环境下ＡＩ系统如何集成响应执行和规划生成的问题。ＡＭＰＥ模型是从实际应用中演化的ＡＩ模型，采用分离结构，在规划中引入一类被称为观察点的特殊行为，支持异步规划。描述了ＡＭＰＥ的各类规划行为的形式和消息的基本结构。给出一个规划表示的实例。     

基于规划的汉语话语生成

话语是指在意义和结构上前后衔接连贯的一组句子, 又称句群。话语生成是一个规划过程。它需要解决在一定的交际情景下“说什么？”和“怎么说？”的问题。本文介绍一个基于规划的机器人话语生成系统RDGS, 规划过程由体现深层规划的话语模型DM和体现表层规划的主题推进模式TR共同完成。     

Agent能力承诺协作的自适应图规划协议生成算法

面向开放多智能体系统OMAS的自适应性体现在多Agent通过协作在运行时调整系统行为以适应环境的变化。针对现有多Agent设计时预定义协作机制无法满足运行时自适应协作的问题,提出了一种基于目标-能力-承诺GCC元模型生成自适应多Agent能力承诺协作图规划协议CCGP的算法。首先提出支持上下文环境语义相似度计算的GCC模型;然后将目标与能力（或者承诺）间的语义匹配度引入到基于能力协作的图规划协议中生成优化算法;最后以医疗垃圾AGV运输仿真系统为实验场景进行2组对比实验,实验结果表明CCGP算法对于生成图规划协议的执行时间有明显提高。     

公交智能调度中行车时刻表编排算法研究

公交智能调度系统中公交行车时刻表的生成算法直接影响到系统的整体性能。面向公交智能调度系统的应用需要,论文以满载率为核心参数,建立了一个综合乘客满意度和公交公司利益的目标规划模型,设计了面向公交行车时刻表编排算法。并根据某典型路段的实际数据,生成并优化了行车时刻表。     

基于扩展知识结构图的智能教学规划

智能教学规划是智能教学系统的核心组成部分,领域知识模型、教学方法模型以及学习者模型是智能教学系统的三个要素。提出了扩展知识结构图(ExtendedKnowledgeStructureGraph,EKSG)的概念,通过扩展知识结构图将领域知识模型、教学方法模型、学习者模型有机地结合起来。在此基础上,给出了根据扩展知识结构图制定学习者关于学习目标的最优教学规划算法,规划算法由两部分组成:判定算法JUDGE和最优规划生成算法TPLAN,其中JUDGE判断规划问题是否有解,在有解的情况下求出最优解图,TPLAN根据最优解图计算最优规划。证明了算法的正确性,分析了算法的效率。     

高炉炉况评价与参数学习系统的设计

本文论述了高炉炉况评价与参数学习两个系统的设计。高炉炉况评价系统功能是判定炉况是否顺行还是异常,采用了类似Go-Stop系统的评价方法,把高炉炉况显示出来。参数学习是采用抽取的参数学习的启发性知识,主要有生成测试法、变形的并行生成测试法、最陡爬山法等,进行炉况评价模型参数的学习。     

多语种文本自动生成系统中句子规划部分知识表示模型的构造

提出了一种多语种文本自动生成系统中句子规划阶段的知识表示模型,它以句子结构类、句法规则和语义词典确定文本的具体形式,并详细介绍了该知识表示模型的结构及其匹配准则。     

基于动态记忆和双层重构强化的知识图谱至文本转译模型

知识图谱转译文本(Graph-to-Text)是知识图谱领域中一个新的任务,旨在将知识图谱转化为描述该知识的可读性文本。随着近年来研究的不断深入,知识图谱转译文本的生成技术已经被应用于商品评论生成、推荐解释生成、论文摘要生成等领域。现有方法中的转译模型均采用先规划后实现的方式,未能根据已生成文本动态调整规划且未按静态内容规划对知识进行跟踪,导致文本前后语义不连贯。为了提高生成文本语义的连贯性,文中提出了基于动态记忆和双层重构强化的知识图谱至文本转译模型,通过静态内容规划、动态内容规划和双层重构机制这3个阶段,弥补了知识图谱与文本之间的结构化差异,在生成文本的同时侧重关注各三元组中的重要内容。与现有的生成模型相比,该模型不仅能缓解知识图谱与文本之间的结构化差异,还提高了定位关键实体的能力,从而使生成的文本具有更强的事实一致性和语义连贯性。在WebNLG数据集上进行了广泛实验,结果表明,在知识图谱转译文本的任务上,所提模型与现有模型相比,内容规划更加准确,生成文本语句间的逻辑合理且关联性更强,在BLEU,METEOR,ROUGE,CHRF++等指标上优于现有模型。     

多障碍环境中移动机器人的光滑轨迹规划

根据轮式移动机器人参数化轨迹生成模型,结合多障碍物结构化环境中障碍物的建模,把其和参数化轨迹规划模型融合,得到了具有一般性的多障碍物环境中轮式移动机器人光滑轨迹规划模型;并利用最优化控制原理,建立了任意性能指标下,多障碍物环境中最优参数化轨迹生成模型。结合数值求解方法,推导了多障碍物环境中参数化轨迹规划非线性求解模型的求解方法。最后通过仿真验证了参数化轨迹规划求解模型的正确性。     

网络环境下自适应学习系统研究

针对网络环境下自适应学习系统发展中遇到的新问题,如学习者个性特征的挖掘及自适应学习策略的生成等,提出了一种新的自适应学习系统,即在建立个性化学习者模型的基础上,进一步研究相应的数据挖掘算法在自适应学习中的应用,得到学习者的个性特征与学习行为之间的关联规则,并最终生成自适应的学习策略提供给学习者;仿真研究表明,本系统设计先进,较好地实现了学习过程的自适应性。     

非线性动态优化仿真在间歇过程中的应用

为实现求解大规模非线性系统最优控制问题的自动设计及算法自动生成问题,开发基于非线性规划的动态优化软件集成系统.首先自定义基于XML的标准化非线性动态优化标记语言NDOML,采用NDOML模型设计模型编辑器;结合联立法和多点打靶法对NDOML模型进行自动离散化处理;最后利用内点算法解题器IPOPT设计了解题器接口程序生成器,实现模型录入通用化、模型离散自动化及优化控制算法代码的自动生成等多种应用功能.最后通过一个间歇反应过程实例验证动态优化软件系统的有效性,结果显示,系统能够实现最优控制算法的自动生成,仿真结果为大型非线性系统求解优化提供了依据.