图文法并行归约的研究

随着计算机科学,特别是软件技术的发展,图、表等作为计算机处理的二维对象的使用更加广泛和深入。而乔姆斯基形式文法对一维对象的处理方式显然已无法满足这种需求。作为一维文法的扩展,图文法便应运而生。但在对原图进行归约的过程中,通常使用顺序的归约方式,这种方式的效率较低。本文在对图文法EGG[1]原理研究的基础上,对并行归约进行了研究,总结了归约时图柄之间的关系,并对每种情况的并行归约的条件进行了简要的分析。     

基于VC++平台的LR语法分析器的分析与实现

讨论了LR分析器的工作原理及过程,并采用VC 完成了LR分析器的实现,包括文法的收集、项目的生成回显、项目集族的构造以及LR(0)分析表的生成显示。     

二级倒立摆的拟人智能控制

以二级倒立摆为被控对象,利用拟人智能控制方法设计了系统的非线性控制律。与传统的控制方法相比,拟人智能控制方法不受线性约束,从而对于复杂的非线性被控对象可以得到满意的控制结果。对二级倒立摆控制系统进行了数字仿真,仿真结果进一步验证了设计方案的有效性。     

基于免疫数值归约方法的车牌颜色识别算法

为了解决K近邻算法(KNN)在训练样本较大时计算开销很高的问题,提出了一种新颖的基于免疫原理的数值归约方法,并将之应用于车牌颜色的识别.给出了抗原决定基、免疫细胞等的定义和亲和力计算方法;采用克隆选择与变异、免疫耐受和免疫记忆等机制实现对训练抗原集的多种群并行免疫学习,达到数值归约的目的;利用免疫归约所得检测器结合KNN方法完成免疫应答阶段的车牌颜色识别.在两个数据集上与利用直方图进行数值归约的方法进行了对比实验,结果表明,本文算法能有效进行数值归约,归约率分别达到98.87%和 95.48%;并取得了较好的分类效果,正确率分别为97.45%和94.73%.     

电信业务流失建模的研究

采用Logistic回归分析方法，以SAS统计软件为工具，针对普通长途电话的业务流失进行建模，获得了可操作的电信业务流失的数学模型。以实际的电话用户业务数据为样本，对所建立的模型进行了验证，结果显示这种模型具有较高的准确性。本文详细描述了建模方法、数据获取及处理，并对建模结果进行了分析和讨论。     

RR:问题求解的功能化设计方法

RR(Reduction-Reasoning)方法分归约和推理两个层次实现问题求解的功能化设计.作 为归约层基本元素,处理元由推理层基本元素构造为功能单元.因处理元的推理控制策略可 由基本的控制元素合成,使RR方法能通过综合弱法实现适合于问题特征的求解方法.处理 元及其控制槽则作为二级索引来集中知识获取和推理控制的注意力.     

ELNF演算的解释技术

ＥＬＮＦ演算是我们在ＬＮＦ演算的基础上扩充逻辑程序设计能力而得到的一种函数／逻辑演算系统，它构成了作者设计的函数／逻辑语言ＲＦＵＮＬＯＧ的基础．本文介绍ＥＬＮＦ演算的解释实现技术，包括数据结构、系统结构以及各个模块的设计思想．最后给出了在此解释系统下，几个典型程序的运行时间．     

项重写系统的并行实现方案

项重写系统的并行归约可以提高归约的效率，在无共享内存的Ｔｒａｎｓｐｕｔｅｒ网络上实现时要考虑任务的分配，项的拼装，归约任务的控制等问题，其中怎么样减少机间的机内进程的通信慢提高系统效果的关键。本文从控制方式角度讨论在不同拓扑结构的Ｔｒａｎｓｐｕｔｅｒ网络上实现项重写系统的方案，重点介绍基于树形结构下的控制方法，进程安排和通讯形式。     

粗糙集理论及其在数据挖掘中的应用

粗糙集理论是一种研究不完整、不确定知识处理的数学工具,近几年来已经在诸多领域得到应用,在机器学习、知识发现、算法研究、决策支持系统以及模式识别等应用中取得了较好的成果.本文在阐述粗糙集理论概念的基础上,介绍了粗糙集理论在数据挖掘中的两个应用.     

SPRINT算法的改进

引出了纯区间的概念后，提出了一种基于纯区间归约的数值型属性处理方法对SPRINT算法进行改进。该方法将属性值域用等宽直方图的方法划分为多个区间，对纯区间进行归约，对非纯区间进行精确计算，保证了分裂精度，减小了计算量。