基于语义文法的属性知识获取

概念的属性和属性值获取是文本知识获取领域的一个重要的研究方向。提出一种基于语义文法获取属性知识的方法。首先,构造出一种描述属性知识的属性文法,该文法可以匹配包含属性知识的语句;然后,利用解析器EKEL和属性文法对文本进行匹配,获得谓词表达形式的属性知识。通过对互联网文本中属性知识的抽取,平均准确率达到71%。     

基于谓词逻辑的原型系统生成方法研究

本文采用面向对象思想和模型驱动技术,提出一种基于谓词逻辑的原型系统生成方法.该方法以模型为基本元素,通过对静态模型和动态模型信息实施约束抽取和迭代精化等操作生成原型系统.在生成过程中遵循信息对等原则,并引入谓词逻辑使转换过程建立在牢固的数学基础之上,更能够保证原型系统的正确性和完整性,更易于处理需求变化对系统造成的影响...     

基于HASH表的多谓词约束下频繁项集挖掘

针对在交易数据库中挖掘出指定顾客相关属性的频繁项集这一问题,提出了基于维约束进行求解的构想.采用模式增长的挖掘方法,但与传统的模式树不同的是将原先每一节点频繁计数值设为在所有可能的谓词约束下该项的计数形成的向量,并利用HASH表进行向量值及项所在层的位置映射,因此,在不同的约束组合下的频繁项集挖掘将不再需要扫描数据库.仿真实验表明该挖掘算法的完备性,通过与先筛选再挖掘的算法进行比较,证明该挖掘算法具有更高的效率.     

关于NP最优化类问题的谓词公式表示法

把ＮＰ最优化类问题的谓词公式表示法改变为与一定的数据结构的对应的比较适适合际计算的形式，更方便便于实际计算结合理论研究，以进一步探讨这一类难的问题的可行的解法。     

一种基于例句中心谓词驱动的汉语受限方式

在目前计算机知识的拥有和运用方面远逊于人的情况下，开发受限汉语，使计算机有能力加以处理，以打通人与计算机之间的准自然语言通道，是一件更为实际可行，十分有意义的工作，本文介绍了我们设计的“基于例句中心谓词驱动的汉语受限方式”，它是一种具有实用意义的汉语受限方式。     

巧用SQL的外连接

该文根据数据库系统的关系模型，分析了数据库连接查询的分类和应用，并通过具体实例和对比的方法，对数据库的连接查询在学校教务工作中的灵活运用进行了探讨。     

Tableau算法的优化及模型规约技术

为了近一步提高模态逻辑推理机的效率,提出了两种Tableau算法优化技术——冲突技术和矛盾学习技术,并结合这两种技术实现了针对模态逻辑S4的推理机S4P.在此基础上,为了从Tableau算法生成的模型图中构造一个规模较小的模型,又提出通用模型的概念,然后给出通用模型的规约技术并证明该技术对于任意依赖于公理D、T、B、4和5中部分或全部公理的正规模态逻辑的正确性.最后,使用逻辑工作台测试用例对S4P的效率进行测试,实验结果表明S4P的效率优于RACER和FACT++;同时,对S4P生成的测试用例中非有效公式的否定对应的通用模型进行规约,实验结果表明通过模型规约能明显地缩减模型的规模.     

方块苗文动态构造方法的形式化描述

针对如何在计算机中生成和显示方块苗文的问题,提出了一种方块苗文动态构造方法,给出了该方法的基本原理,定义了实现方块苗文动态构造所需要的操作符,并以谓词规则的形式对方块苗文动态构造变换操作进行了描述。该方法仅需存储方块苗文构件及独体字的显现字符,通过对显现字符进行上下组合、左右组合、侧围组合来实现方块苗文的动态构造,为方块苗文字库中字形构件提取及合体字自动生成技术提供了重要支持。     

方块苗文动态构造方法的形式化描述

针对如何在计算机中生成和显示方块苗文的问题,提出了一种方块苗文动态构造方法,给出了该方法的基本原理,定义了实现方块苗文动态构造所需要的操作符,并以谓词规则的形式对方块苗文动态构造变换操作进行了描述。该方法仅需存储方块苗文构件及独体字的显现字符,通过对显现字符进行上下组合、左右组合、侧围组合来实现方块苗文的动态构造,为方块苗文字库中字形构件提取及合体字自动生成技术提供了重要支持。     

一阶谓词逻辑的图形推理法

针对已有一阶谓词逻辑推理方法中存在的推理效率低等问题,研究一种基于谓词/变迁系统的图形推理法。定义了描述谓词间与/或关系的谓词-与/或图,借助谓词-与/或图表示谓词/变迁系统,提出一种实现反向推理的目标制导的图形推理法。该方法推理效率高,较已有的推理方法具有一定的优越性。