基于二分图K优完美匹配的虚拟网映射算法设计

为提高虚拟节点映射的可行性,基于可行性检验定理和用于衡量节点可用性的节点等级指标,设计了基于二分图K优完美匹配的以降低映射代价为目标的虚拟网映射迭代算法。实验表明,所提出的算法能提高虚拟网构建请求接受率和虚拟网构建收益代价比,从而提高物理网提供商的收益。     

工程图纸自动输入字符识别的二维隐性马尔可夫模型 …

在分析了语音识别的一维马尔可夫模型（ＩＤ－ＨＭＭ）方法的基础上，采用二维马尔可夫模型（２Ｄ－ＨＭＭ）方法识别工程程图纸中的各类印刷体汉字、较规范的手写仿宋体汉字、英文及阿拉伯数字，适用于多字体、倾斜字符识别等情形，抗噪声能力强，取得了较高的识别率。     

求解Job-shop调度问题的遗传蚁群算法*

描述了Job-shop调度问题,研究遗传算法和蚁群算法在解决Job-shop问题中的优点和不足,融合遗传算法和蚁群算法设计了遗传蚁群算法以求解Job-shop调度问题,并对算法进行了仿真实验,通过与遗传算法、蚁群算法及已有的遗传算法和蚁群算法的融合算法结果的对比,验证了该算法的有效性。     

基于WordNet的无导词义消歧方法

有导词义消歧机器学习方法由于需要大量人力进行词义标注,难以适用于大规模词义消歧任务.提出一种避免人工词义标注的无导消歧方法.该方法综合利用WordNet知识库中的多种知识源（包括：词义定义描述、使用实例、结构化语义关系、领域属性等）描述歧义词的词义信息,生成词义的“代表词汇集”和“领域代表词汇集”,结合词汇的词频分布信息和所处的上下文环境进行词义判定.利用通用测试集Senseval 3对6个典型的无导词义消歧方法进行开放实验,该方法取得平均正确率为49.93％的消歧结果.     

完全析取范式检测ALCN-概念的可满足性

基于"逐步展开"模式的Tableau算法在各类非循环定义的描述逻辑概念的可满足性判断中会产生大量的重复性的中间概念描述,因而浪费大量的空间.为此,提出了-个全新的对非循环定义的ALCN-概念可满足性进行判断的完全析取范式(CDNF)算法.CDNF算法直接在输入概念描述上,以角色为纽带构建不同层次的析取范式,从而将输入概念描述重组成一种层次结构的可满足性直接可知的完全析取范式,从而实现了真正意义上的"计算"可满足性.CDNF算法采用"一步到位"的展开方式并且直接在输入概念描述上进行处理,因而可最大程度地消除概念描述的重复.因此,CDNF算法比Tableau算法能节省线性甚至指数倍于输入概念描述长度的空间代价.     

逻辑承载网构建效果评价方法研究

逻辑承载网构建效果的评价是对一体化承载网的资源优化使用的重要手段。文章首先给出了物理承载网、用户需求和逻辑承载网等内容的具体数学模型,以描述逻辑承载网的特性。在满足用户需求的基础上,从物理承载网的剩余网络拓扑结构和资源分配均衡性的角度,使用图的连通性理论和概率论方法,提出了综合性的评价标准。     

电信网路由选择方法的演化与智能策略

本文综述电信网路由选择方法静态－动态集中－动态分散－基行行为的演化,分析和比较它们的优势,提出全新的基于多Agent系统和神经网络预测的智能路由策略。仿真结果表明,其良好的分布特性和智能预测能力使之优于其它方法。     

SBio：一种基于DiffServ网络的主动式队列管理算法

区分服务体系结构由于其实现简单、扩展性好,目前已经成为解决IPQoS问题的主要模型。区分服务网络中核心路由器执行的是RIO算法,以对不同优先级的数据包进行管理。但是RIO算法不能有效地保持队列长度的稳定性,因此会导致不可预测的排队延迟和延迟抖动,另外RIO算法还存在“带宽偏移”问题。SBio算法的目的是维持队列长度的稳定并且减轻“带宽偏移”问题。SBio算法是在SBlue算法基础上进行的扩充,使其能管理不同优先级的队列。仿真实验表明,与RIO算法相比,SBio算法能较好地维持队列长度的稳定并有效地减轻“带宽偏移”问题。     

知识表达的发展状况和趋势

知识表达是人工智能研究中最关键的分支之一。本文对知识表达的概念和任务进行深入的论述，分析了其发展历史和各阶段的研究特点，阐述了几个典型的知识表达系统，并预测了知识表达的今后发展趋势。     

基于特征的三维参数化产品造型系统ZD－MCAD Ⅱ

本文介绍了浙江大学人工智能研究所在产品造型研究基础上完成的一个面向机械产品设计的实用化计算机辅助设计（ＣＡＤ）系统ＺＤ－ＭＣＡＤⅡ。首先我们结合实际从事ＣＡＤ系统的经验提出了一套开发实用化、商品化ＣＡＤ系统的设计方法学，然后介绍了ＺＤ－ＭＡＣＤⅡ的系统结构以及总体功能，并就某些重要的模块的结构及实现进行了广泛的讨论。