基于模型诊断的研究进展

通过对诊断对象模型、主要诊断方法和聚焦策略的分析和阐述,系统地总结和综述了近年来基于模型诊断的主要研究内容和方法,介绍和比较了3组诊断对象模型,即定性与定量模型、静态与动态模型、确定与概率模型,并针对近几年的研究热点,重点阐述了分布式系统和2类动态系统--时间驱动型系统和事件驱动型系统的相应诊断方法,同时分析了基于优先序的策略、基于删剪条件的策略、基于层次的策略和基于分治的策略这4类聚焦策略,最后对今后的主要研究方向进行了总结和展望.     

信息动态

深度学习是机器学习研究中的一个新的领域,其核心思想在于模拟人脑的层级抽象结构,通过无监督的方式分析大规模数据,发掘大数据中蕴藏的有价值信息.深度学习应大数据而生,给大数据提供了一个深度思考的大脑. 尽管YahnLecun在1993年提出的卷积神经网络是第一个真正成功训练多层网络结构的学习算法,但应用效果一直欠佳.直到2006年,Geoffrey Hinton and RuslanSalakhutdinov基于深度置信网,提出非监督贪心逐层训练算法,应用效果才取得突破性进展.从2009下半年开始,美国微软研究院邀请Hinton到雷德蒙与他的研究员合作,将深度学习巧妙地应用在大规模语音识别,迅速获得巨大成功,由此掀起了深度学习的浪潮[1-3].2014年3月,Facebook报道他的DeepFace项目使得人脸识别技术的识别率已经达到了97.25％,只比人类识别97.5％的正确率略低一点,准确率几乎可媳美人类.该项目利用了9层的神经网络来获得脸部表征,神经网络处理的参数高达1.2亿.     

短消息网关通信模块的设计与实现

本文介绍了手机短信新网关，对其系统及模块进行了研究，并分析了其性能和特点。在阐述短消息网关结构的基础上，提出了短消息网关通信模块的设计思想，并给出了该通信模块的具体实现。     

数据库技术的研究与发展

本文阐述数据库技术的研究与发展.主要介绍数据库管理系统软件、分布式数据库技术、第四代语言、与人工智能的结合.提出数据库技术的研究方向.     

逻辑—对象知识模型LOKM

知识模型是知识信息处理系统的重要基础,是建立知识系统的主导思想,提供知识表示和操作的形式构架。在近几年研究的基础上,我们提出了逻辑-对象知识模型LOKM。本文主要讨论该模型的知识结构和推理策略。     

HSC分类法及其在海量数据分类中的应用

使用支持向量机对非线性可分数据进行分类的基本思想是将样本集映射到一个高维线性空间使其线性可分.本文则基于Jordan曲线定理,提出了一种通用的基于分类超曲面的分类方法,简称HSC分类法,它是通过直接构造分类超曲面,根据样本点关于分类曲面的围绕数的奇偶性进行分类的一种新分类判断算法,与SVM方法相比,不需要考虑使用何种核函数,不需要做升维变换,直接解决非线性分类问题.对数据分类应用的结果说明:HSC可以有效地解决非线性数据的分类问题,并能够提高分类效率和准确度.     

90年代的数据库技术及其市场

数据库是当代信息系统的基础，在计算机应用中起着极其重耍的作用。自从80年代初期以来，从同的计算机应用领域提出了许多数据库的非传统应用课题，诸如多媒体数据、空间数据、时序数据、科     

计算文本的情感描述值的算法

随着互联网信息的高速发展,越来越多的人参与到信息的制造者队伍中,对于信息处理提出了更高的要求。计算文本的情感描述值对于衡量文本的极性信息具有重要的意义。首先对文本内容进行预处理,挑选出可以决定文本极性的句子;然后对各个子句进行情感描述值的计算;最后将子句的情感进行综合计算,得出文本的情感描述值。并且对文本长度、句法结构等因素进行了综合分析。实验结果表明,采用该算法计算文本信息具有较高的准确率和速度,对于大规模处理流数据情况下的情感信息值的计算具有较好的适用性。     

（P~（1，1））和正则语言

本文利用模型论博奕理论的方法证明了（Ｐ１，１）能够刻画正则语言．由此我们得到结论：在有限的离散线性序上（Ｐ１，１）和Ｍｏｎａｄｉｃ二阶逻辑的刻画能力是一致的．