不完备信息系统的规则提取研究*

粗糙集理论和D-S证据理论都是重要的不确定性推理方法,两者各有优缺点.现实生活中,不完备信息系统广泛存在.研究了将两种理论结合用于不完备信息系统以进行规则提取,并用实例进行了验证.     

基于量化规则格的关联规则渐进更新*

提出一种基于量化规则格的规则更新算法,重点讨论了在新增格节点的过程中规则更新的思想,实现在格的渐增生成过程中,相应的关联规则也得到渐进更新.最后给出简单实例说明规则更新算法的正确性.     

基于最小跳数的WSN非均匀分布的路由算法*

针对无线传感器网络节点能耗分布不均衡的问题,采用非均匀分布策略部署节点,提出一种新的路由算法。该算法通过在网络中建立最小跳数场和路径节点最小能量场,使得信息包沿着能耗最优的路径向sink节点发送。通过仿真实验表明,该算法在能量节省、能耗均衡和提高网络生存期方面具有明显的优势,进而能够缓解能量空洞问题。     

自然语言生成综述

自然语言生成（NLG）技术利用人工智能和语言学的方法来自动地生成可理解的自然语言文本。NLG降低了人类和计算机之间沟通的难度,被广泛应用于机器新闻写作、聊天机器人等领域,已经成为人工智能的研究热点之一。首先,列举了当前主流的NLG的方法和模型,并详细对比了这些方法和模型的优缺点;然后,分别针对文本到文本、数据到文本和图像到文本等三种NLG技术,总结并分析了应用领域、存在的问题和当前的研究进展;进而,阐述了上述生成技术的常用评价方法及其适用范围;最后,给出了当前NLG技术的发展趋势和研究难点。     

基于局部区域力的活动轮廓模型图像分割研究

研究活动轮廓模型的分割效果问题.针对目前测地线活动轮廓模型对初始化位置十分敏感,在穿越边界的初始化条件下易产生错误分割,以及耦合曲线活动轮廓模型在灰度分布不均匀时易做出错误分割的问题.提出由活动曲线附近的区域信息决定的局部区域力的新测地线活动轮廓模型,可以被图像梯度和区域信息的外力所驱动,达到有效地驱动活动曲线收敛到物体边缘的目的.新模型结合了测地线活动轮廓模型和局部信息的活动轮廓模型的优点.实验证明,新模型可以跨边界进行初始化操作,同时对弱边缘图像有更好的分割效果.     

XML驱动的OLAP解决方案研究

OLAP系统应该能够集成常见的分析数据源,并提供对立方体的方便快速的建模,XML的潜在优势能很好胜任这一角色。论文首先介绍OLAP系统中XML应用角色及0LAPAPI的技术现状,在对现有OLAP产品研究的基础上提出开放OLAP系统应遵循的一般原则,最后结合Mondrian系统,给出一个基于XML的OLAP服务系统开发实例。     

控制增益符号未知的MIMO时滞系统自适应控制

针对一类带有死区模型并具有未知函数控制增益的不确定MIMO非线性时滞系统,基于滑模控制原理和Nussbaum函数的性质,提出了一种稳定的自适应神经网络控制方案.该方案放宽了对函数控制增益上界为未知常数的假设,并通过使用Lyapunov-Krasovskii泛函抵消了因未知时变时滞带来的系统不确定性.理论分析证明,闭环系统是半全局一致终结有界.仿真结果表明了该方法的有效性.     

潜在属性空间树分类器

提出一种潜在属性空间树分类器(latent attribute space tree classifier,简称LAST)框架,通过将原属性空间变换到更容易分离数据或更符合决策树分类特点的潜在属性空间,突破传统决策树算法的决策面局限,改善树分类器的泛化性能.在LAST 框架下,提出了两种奇异值分解斜决策树(SVD (singular value decomposition) oblique decision tree,简称SODT)算法,通过对全局或局部数据进行奇异值分解,构建正交的潜在属性空间,然后在潜在属性空间内构建传统的单变量决策树或树节点,从而间接获得原空间内近似最优的斜决策树.SODT 算法既能够处理整体数据与局部数据分布相同或不同的数据集,又可以充分利用有标签和无标签数据的结构信息,分类结果不受样本随机重排的影响,而且时间复杂度还与单变量决策树算法相同.在复杂数据集上的实验结果表明,与传统的单变量决策树算法和其他斜决策树算法相比,SODT 算法的分类准确率更高,构建的决策树大小更稳定,整体分类性能更鲁棒,决策树构建时间与C4.5 算法相近,而远小于其他斜决策树算法.     

一类非线性时滞系统的鲁棒间接自适应控制

针对一类不确定非线性时滞系统,基于变结构控制原理,利用多层神经网络逼近的能力,提出具有投影算法的间接自适应控制方案。该方案通过监督控制器保证闭环系统所有信号有界,并引入综合误差的自适应补偿项来消除建模误差的影响。理论分析证明跟踪误差收敛到零,仿真结果表明该方法有的效性。     

基于折半运算的快速双基数标量乘算法

为了提高椭圆曲线标量乘法效率,对二元域上椭圆曲线的基于双基数的标量乘法进行改进。在底层域推导出直接计算3^kP的快速算法,该算法只需一次求逆;新设计的以1/2和3为基的双基数编码可结合高效的直接计算3^kP和折半运算,基于该双基数编码的标量乘算法只涉及到点加运算、折半运算、三倍点和直接计算3^kP,底层域运算复杂性得到降低,在NIST推荐的椭圆曲线上比Dimitrov算法效率提高70%以上,比Wong方法提高10%以上。