故障诊断技术及其在暖通空调系统中的应用与发展

介绍动态系统故障诊断常用的几种方法及其在暖通空调领域的应用现状，重点阐述基于参数估计的方法的原理，分析在这一领域有待解决的问题和可能的发展方向。     

空调系统多工况智能控制

本文分析了空调系统的组成与控制环节，针对空调系统全年节能运行工况分区，提出了基于自动化和产生式规则的多工况控制型和系统控制结构。     

基于Max-Flow理论的本体分割算法

本体是语义网的核心部件之一,近来越来越多的研究表明本体能极大地有助于信息处理任务质量和效率的提高.然而,由于领域知识的复杂性,在给应用程序提供强有力的支持的同时,本体自身不可避免地呈现出结构复杂,规模庞大的特点,从而给本体的维护和操作带来了极大的不便.为此,本文提出了一个基于Max-Flow理论的本体分割算法,首先将本体转化成相应的能量图,然后应用Min-Cut图切分算法将其快速划分为紧密联系的模块的集合.获得的实验数据表明此算法能生成较高质量的模块.     

一个基于语义模块的交互式本体匹配框架

本体匹配是用来解决异质本体间互操作问题的一种技术手段。目前,大多数关于本体匹配的研究都集中在了如何提高匹配结果的质量上。然而,一方面,在许多情况下,匹配结果的正确与否直接依赖于用户的判断,另一方面,由于一些描述现实世界的本体十分庞大,匹配工具往往不能及时为用户提供可供确认的匹配对。为此,提出了一种基于语义模块的交互式本体匹配框架。借助信息论的相关知识,将本体聚类成语义模块。用户利用模块核心结点信息对模块的内容进行推断,从而将大规模的本体匹配任务转换为数个规模较小的语义模块间的匹配任务。通过合理地增大用户在匹配过程中的作用,试图在保证匹配质量的同时提高匹配效率。已获得的实验结果表明该方法能显著提高本体匹配任务的效率。     

递归神经网络的模糊随机学习算法

提出了一种新的基于模糊逻辑的Alopex学习算法（FLA）。FLA算法利用模糊逻辑推理实时获得适应于学习过程的适当的算法修正值，克服了Alopex算法中修正值固定不变的缺点，使得随机学习过程在速度、精度和稳定性之间获得平衡。将该算法应用于神经网络的训练，可以无需神经网络的梯度信息和结构信息，因此可以用于具有各种结构特性的递归神经网络对动态系统的学习过程。实验结果表明了FLA算法的有效性。     

一种本体学习中分类关系提取方法的研究

本体学习技术是利用本体工程技术和机器学习技术等众多学科技术来实现本体的自动半自动构建，可解决本体手工构建的不足。根据本体学习目前的研究现状，提出了一种从文本中半自动获取本体中分类关系的实现，讨论了本体学习中概念抽取和概念间分类关系抽取等关键技术。实现了本体中分类关系提取，对于非分类关系的提取还有待研究。     

面向文本的本体学习研究概述

对本体（ontology）的研究在计算机领域变得越来越广泛，但手工构造本体是一项繁琐而辛苦的任务，还会导致知识获取瓶颈。本体学习技术是利用本体工程技术和机器学习技术等众多学科技术来实现本体的（半）自动构建。本体的学习可以面向文本、知识库、结构化数据、半结构化数据和无结构数据。本文主要介绍了面向文本的本体学习，并对其中的学习内容、学习方法、学习工具、学习过程和系统评价等关键技术进行了说明，特别介绍了学习方法中的基于统计的方法、词汇句法模式法和形式概念分析法并对其优缺点做了简单的分析。     

基于内容粘合性的邮件分类

电子邮件分类一般采用向量空间模型来表示邮件,但是该模型只是基于独立词在邮件内容中出现的频率来建立的,而并未考虑邮件的结构特征,从而使得特征向量不能准确地表示邮件的内容.针对目前向量空间模型出现的这种缺陷,文中将粘合性衡量方法提取n-gram的思想运用于文本表示当中,对词的权重进行赋值,并以此模型设计了一个邮件分类系统,由于粘合性方法考虑到了邮件的结构特征,实例证明,这种方法能够提高系统的分类精确度.     

基于层叠条件随机场的中文病历命名实体识别

提出了一种基于层叠条件随机场的中文病历命名实体识别新方法,该方法在第一层条件随机场模型中实现对病历中身体基本部位或组织和基本疾病名称的识别,将识别结果传递到第二层条件随机场模型(Conditional Random Field,CRF),同时定义一个由词性和实体特征结合而成的组合特征,与字符特征、词边界特征及上下文特征共同作为第二层CRF模型的特征集,为疾病名称和临床症状两类命名实体的识别提供决策支持。在利用CRF++进行的开放测试中,本文模型相比于无自定义组合特征的层叠CRF模型,F值提高了3%;相比于单层CRF模型,F值提高了7%,总体性能有显著提高。