可换双剩余格上的广义模糊粗糙集及其公理化

双剩余格是t-模、t-余模、模糊剩余蕴涵及其对偶算子的代数抽象,基于格的L-模糊关系是普通模糊关系的推广。作为Pawlak经典粗糙集及多种模糊粗糙集模型的共同推广,提出了一种基于可换双剩余格及L-模糊关系的广义模糊粗糙集模型,引入了正则可换双剩余格的概念,并给出了基于正则可换双剩余格的广义模糊粗糙上、下近似算子的公理系统,推广了多个文献中已有的结果。     

改进的Vague等价聚类分析

Vague关系作为模糊关系的一种推广,在某些情况下,比直觉模糊关系具有更强的模糊信息表达能力。通过对照关系和模糊关系的传递闭包,把求模糊矩阵的传递闭包算法完整地推广到Vague关系矩阵上,从而可以将相似Vague关系矩阵转换为等价Vague关系矩阵,进而通过设定肯定、否定双维度阀值αt、αf,将此等价的Vague关系矩阵转化成一个等价的布尔矩阵,最终使得达到聚类分析的目的。最后通过一个实例给出了这种聚类分析方法在模式识别中的应用。     

一个概率关系专家数据库模型

该文在关系数据库理论的基础上,针对元组级不确定信息,给出了一种概率知识表示的方法,并以此为基础,首先推广传统关系到概率关系,进而推广关系代数到概率关系代数,建立了一个简单的概率关系数据模型,并给出了该模型的一些基本操作,如选择、投影,笛卡尔积、并、差等。该模型对存储和管理不确定信息的数据库的建立有一定参考价值。     

粗糙关系及其在邻域关系下的研究

1引言 粗糙集合(粗集)理论的基础主要是针对普通元素集合(论域)研究了在给定不可分辨关系前提下,某一子集合的相对精确和粗糙可定义情况的.本文对普通集合进行了推广,把普通集合组成的论域推广为序偶集合形成的论域,并在此基础上把不可分辨关系特化为邻域关系.本文接下来在邻域关系上讨论了论域上的某一子集合(该子集合实际是一个二元关系)的粗糙可定义情况,以及通过邻域关系闭包缩小论域时粗糙度的变化情况.     

不易辨识关系的某些推广

讨论了与Rough集上的不易辨识关系及可辨识矩阵相联系的某些性质,并做了某些推广.     

属性文法中变元间的关系

本文从模式的语义、句法描述着眼,分析了一个属性文法的产生式变元间的几种关系,把 这些关系作为语义部分的内容,从而推广了属性文法,以推广后的属性文法为基础,引入控制 连接图作为主要的限制条件,提出一种"语义程序文法",并把标准模式与畸变模式之间的联系 用限制条件描述.最后利用变元间的关系,把模式的描述与知识的表达联系起来.     

基于粒矩阵的相容关系的知识表示

Rough集以等价关系为基础建立了知识表达系统和知识发现算法,相容关系是等价关系的推广。从粒矩阵 角度定义了相容关系的知识表达系统、知识的依赖性与关联规则发现方法。在此基础上,把粒矩阵运算由等价关系推 广到相容关系。     

广义证据理论的解释

本文把Ｄｅｍｐｓｔｅｒ使用的随机集合概念推广到了布尔代数上，并用这个推广了的概念讨论了信息源上的不确定性结构与假设空间上的不确定性结构之间的关系。     

基于Mamdani蕴含关系的直觉模糊推理仿真

为了验证Mamdani直觉模糊推理的正确性,将模糊集中定义的Mamdani模糊关系进行直觉化扩展,从而定义了Mamdani直觉模糊推理关系.通过Matlab绘制出Mamdani直觉模糊蕴涵关系Rm的三维图像,包括蕴含关系的隶属度、非隶属度、犹豫度图像.利用该蕴含关系,通过具体实例仿真结果表明了该蕴含关系推理的正确性与有效性,并将单前件单规则推理推广到了多前件多规则推理.     

次协调的模态逻辑

将次协调模糊推理方法推广到模态逻辑,提出次协调的模态逻辑,其逻辑推理关系是次协调模糊蕴含的模态推广,既可处理不一致信息,又可表示多世界模型.给出了次协调模态逻辑的正确而且完备的Gentzen型推理系统.     

区块链分片技术综述

区块链作为分布式账本的关键技术之一,其去中心化、可匿名、不可篡改的特性受到学术界和工业界的青睐,被广泛应用于金融、数字货币、公共服务等领域。分片技术作为区块链扩容的主流方式之一,能够在不降低区块链去中心化程度的同时实现高性能的链上扩容,从而解决区块链可拓展性不足以及吞吐量较低的问题。介绍近年来出现的分片技术以及相关协议,总结分片技术的关键理论与方法,从分片配置、重配置、片内共识协议、跨片共识协议、状态存储等方面对分片技术方案进行对比,归纳不同分片方案在网络分片、交易分片、状态分片等设计中存在的优势和不足。同时,阐述一些经典分片技术在性能和实现方式上的特点,对许可区块链和无许可区块链、片内共识协议、跨片共识协议、准入性方案、状态分片方式等进行分析和概述。在此基础上,从分片内、分片间以及系统层级的角度总结分片技术当前所面临的困境和挑战,并对该领域的发展前景及未来研究方向加以展望。     

元宇宙中区块链的应用与展望

元宇宙是虚拟数字世界与真实物理世界无缝融合的新生态,近来引发了各界的广泛关注。区块链、人工智能、虚拟现实/增强现实及传感技术、移动通信及泛在计算等各种新型互联网技术愈发成熟,使元宇宙的进一步发展成为可能。关于元宇宙的研究主要涉及产业项目、基础设施、关键技术、隐私安全等方面,这些研究虽然涉及区块链技术,但未具体指出区块链应用于元宇宙的优势及具体应用方式。区块链技术不仅可以为元宇宙提供开放自由的去中心化环境,而且可以为其提供公平合理的数字资产分配机制。主要从区块链赋能元宇宙中数字身份和数字资产管理的角度出发,分析了元宇宙的发展历程和特征,讨论了元宇宙发展所需核心技术及面临的挑战。同时研究了区块链的关键技术,并从区块链的本质特征及与其他技术融合优势两个方面对区块链应用于元宇宙做可行性分析。进一步提出元宇宙生态体系架构,重点详细分析了基于区块链的自我主权身份管理模型、区块链-非同质化通证（NFT,non-fungible token）工作流程及其在元宇宙中的应用。结合区块链和元宇宙的最新研究进展,从基础设施、通信和计算资源管理机制、监管与隐私保护以及区块链可扩展和互操作性4个方面指出区块链应用于元宇宙将面临的挑战和未来的研究方向。     

唐诗宋词中的超网络特性分析

目前,唐诗宋词在文学角度的研究成果较多,然而采用基于超图的超网络方法对唐诗宋词进行研究的成果较少,且仅有的这种研究局限于对字频和词频的研究。采用超网络数据分析方法对唐诗宋词进行分析研究有助于探索传统文学角度无法涉及的广度,也有助于发现唐诗宋词所折射出来的文学组词规律和时代背景。因此,首先基于全唐诗和全宋词这两个古文本语料库,分别建立了唐诗超网络和宋词超网络。在构建该超网络时,将一首诗或一首词作为超边,将唐诗中的字或宋词中的字作为超边内的节点。然后,对唐诗超网络和宋词超网络的拓扑指标和网络特性,如节点超度、节点超度分布、超边节点度、超边节点度分布,进行了实验分析,旨在发现唐代诗人和宋代词人的用字、用词和审美倾向。最后,基于李白诗词集、杜甫诗词集、苏轼诗词集、辛弃疾诗词集的诗词作品构建了作品集超网络,并计算了相关网络参数。分析结果表明,唐诗宋词超网络中的最大超度与最小超度相差较大,且其超度分布近似为幂律分布,该结果表明唐诗宋词超网络的无标度特性。另外,唐诗宋词超网络的超边节点度也存在明显的分布特性,具体来说,唐诗超网络的超边节点度较多分布在20~100,宋词超网络的超边节点度较多分布30~130。并且,通过分析发现作品集超网络具有较小的平均路径长度和较大的集聚系数,该结果反映作品集超网络具有小世界特性。     

人工系统中数据–因素–算力–算法作用及相互关系研究

目前的研究认为人工智能的核心是数据、算法和算力,但因素在形成人工智能系统过程中是必不可少的。论文针对人工系统中的数据、算力、算法和因素的各自作用,及其相互关系进行了探讨和论证。从人工系统的内涵出发,描述人工系统的发展过程,认为目前和今后的人工系统必将具有人工智能特征,而实现人工系统要充分考虑上述四方面的相互作用。研究结果表明:数据是人工系统辨识因素的基础,也是形成算法的基础;因素是人工系统控制自然系统的方法及算法所需变量;算法体现了因素与数据关系,可描述人工系统结构;算力是解算算法的能力,也需考虑数据和因素的特征。因此因素在人工系统建立过程中与数据、算法和算力具有相同的重要性。它们具有明显的作用关系,且普遍存在于各个学科,是形成各学科理论基础体系的关键。     

Expert system verification and validation: a survey and tutorial

Assuring the quality of an expert system is critical. A poor quality system may make costly errors resulting in considerable damage to the user or owner of the system, such as financial loss or human suffering. Hence verification and validation, methods and techniques aimed at ensuring quality, are fundamentally important. This paper surveys the issues, methods and techniques for verifying and validating expert systems. Approaches to defining the quality of a system are discussed, drawing upon work in both computing and the model building disciplines, which leads to definitions of verification and validation and the associated concepts of credibility, assessment and evaluation. An approach to verification based upon the detection of anomalies is presented, and related to the concepts of consistency, completeness, correctness and redundancy. Automated tools for expert system verification are reviewed. Considerable attention is then given to the issues in structuring the validation process, particularly the establishment of the criteria by which the system is judged, the need to maintain objectivity, and the concept of reliability. This is followed by a review of validation methods for validating both the components of a system and the system as a whole, and includes examples of some useful statistical methods. Management of the verification and validation process is then considered, and it is seen that the location of methods for verification and validation in the development life-cycle is of prime importance.     

氯乙烯精馏控制模式的分析及实践

在对氯乙烯精馏这个复杂生产过程工艺及控制的分析基础上,提出了低沸塔回流、低塔釜加热、中间过料、高塔回流、高塔釜加热、成品冷凝等回路的控制模型。并介绍了用开放的DCS进行的组态、调试过程。因其图形化组态工具的直观、灵活、功能强,使复杂的控制问题简单化,且控制对工况变化的适应性强。经生产实际运行表明,产品质量、生产能力均超过预期值。     

布谷鸟搜索算法研究及其应用进展

为进一步加强布谷鸟算法的搜寻能力并提升收敛速度,加快对算法的研究与应用进程,综述了布谷鸟算法的原理、研究概况和其他同类群体智能优化算法的比较及发展趋势。首先给出了算法的基本模型和实现步骤;然后重点阐述了基于发现概率和步长控制量、基于自适应步长、基于混沌理论、与其他算法混合、基于种群特征和种群变异、结合优化策略及基于种群多样性等方面的改进方法,总结了算法的主要应用领域及其进展;随后将其与遗传算法、蚁群优化算法、粒子群优化算法及人工蜂群优化算法的优点、缺点及适用性诸方面进行了对比;最后指出了布谷鸟搜索算法尚存在的缺陷并对进一步的研究方向进行了展望。     

视觉显著性的眼底图像视盘检测

目的 青光眼是导致失明的主要疾病之一,视盘区域的形状、大小等参数是青光眼临床诊断的重要指标。然而眼底图像通常亮度低、对比度弱,且眼底结构复杂,各组织以及病灶干扰严重。为解决上述问题,实现视盘的精确检测,提出一种视觉显著性的眼底图像视盘检测方法。方法 首先,依据视盘区域显著的特点,采用一种基于视觉显著性的方法对视盘区域进行定位;其次,采用全卷积神经网络（fully convolutional neural network,FCN）预训练模型提取深度特征,同时计算视盘区域的平均灰度,进而提取颜色特征;最后,将深度特征、视盘区域的颜色特征和背景先验信息融合到单层元胞自动机（single-layer cellular automata,SCA）中迭代演化,实现眼底图像视盘区域的精确检测。结果 在视网膜图像公开数据集DRISHTI-GS、MESSIDOR和DRIONS-DB上对本文算法进行实验验证,平均相似度系数分别为0.965 8、0.961 6和0.971 1;杰卡德系数分别为0.934 1、0.922 4和0.937 6;召回率系数分别为0.964 8、0.958 9和0.967 4;准确度系数分别为0.996 6、0.995 3和0.996 8,在3个数据集上均可精确地检测视盘区域。实验结果表明,本文算法精确度高,鲁棒性强,运算速度快。结论 本文算法能够有效克服眼底图像亮度低、对比度弱及血管、病灶等组织干扰的影响,在多个视网膜图像公开数据集上进行验证均取得了较好的检测结果,具有较强的泛化性,可以实现视盘区域的精确检测。     

基于全景监测与智能预警的配电网全域大数据应用研究

面对不断扩大的电网规模及愈加复杂的外部环境,影响电网安全稳定运行的因素也在不断增加,为此提出了基于大数据机器学习算法的设备状态监测方法。运用成熟的数据挖掘技术,基于当前大量的数据积累开展数据价值的挖掘分析,构建基于随机森林的设备状态评价模型、基于D-S证据论的故障预警模型等,以云计算为支撑,以“互联、共享、智能”为理念引领全景监测体系,建设风险和隐患智能感知体系,实现低风险系数下配电网安全稳定运行。本文从数据关联融合、数据清洗转换、相关性分析及特征提取、模型构建四个方面着手,挖掘配电数据的潜在价值,预知配电网故障发生,进一步提高配电网精益化、智能化管理水平,促进电网企业提质增效提供指导,为电网安全生产及电网企业优质服务提供高效益的数据化科学决策依据。     

计算机硬件系统常见故障的分析处理

归纳总结了计算机用户在日常工作、生活中可能碰到的多种代表性的电脑软硬件故障和问题及解决方法。各种故障问题类型和故障排除思维习惯来编排,具体包括开关机故障、死机故障、显示故障、声音故障、存储设备故障、CPU故障、内存故障、主板故障。在碰到电脑故障时,能快速判断和解决一些有规律可循的常见故障,以及如何维护电脑、如何避免电脑故障。