具有两级不确定性的推理模型

本文描述了断言信度偏差,规则强度偏差,断言可靠度,规则可靠度,二级不确定性等概念,给出了处理信度偏差与规则强度偏差的推理方法和具有两级不确定性(可信度,可靠度)的推理模型,本文还对参与协作的诸ES所输出的结论的评价方法进行了讨论。  

在多个ES协作系统中不一致性问题的处理

在由多个领域相关的ES组成的协作系统中,通常把能独立求解同一个领域难题A的所有ES组成一个协作组。有时组中诸ES对A都给出了相同的断言,但是它们却给出了不同的断言信度值。本文为处理这种不一致性问题,改进了文[1]中的向最高信度值看齐策略和相邻影响策略,提出了向最高权威看齐策略和相互影响策略,并给出了基于模糊 熵、范数和均差值的协作组统一信度值最大偏差的三种计算方法。这些计算方法都是以组中诸信度值不一致性程度的度量为基础的。  

时态逼近关系及时态逻辑的扩充

本文提出了时态逼近关系，并给出了命题不确定性时态关系的一种分类，在Ｓｈｏｈａｍ的时态逻辑基础上，对命题和一阶两种情况，提出了能描述不确定性时态关系，基于时间点和（点对构成的）时间区间的时态逻辑（定性与定量相结合）．此外，还给出了在非确定性时态关系下用于描述命题类型的一些命题时态性质．  

基于模拟退火算法的计算机自适应测试项目选择方法研究

项目选择方法是计算机自适应测试中最重要的组成部分之一,传统的方法是根据信息函数选择具有最大信息量的测试项目,达到对考生能力水平精确估计的目的.然而,该方法存在部分项目曝光率过高以及测试内容不平衡等问题.针对这些问题,提出一种新的启发式项目选择方法,即把有记忆的模拟退火算法应用到多约束的项目选择中.研究结果表明,与最大信息量方法相比,该方法在保证相同测量精度的条件下,可以较好地控制项目曝光率以及达到内容平衡.