面向大规模网络数据的社会化问答系统

为研究面向大规模网络数据的社会化问答系统(Social Question and Answer System,SocialQA).分别描述了问答系统的各个组成技术:1)问句预处理:问句分析和问句扩展.2)问句匹配.本文在1500万个网络问答数据集上,进行了问句匹配的实验.实验表明:在封闭测试中,问句匹配的准确率,达到了90%以上,在开放测试中,问句匹配的准确率达到了70%以上,很好地满足了系统的精度和实时性的要求.     

一种多机器人协作追捕-逃跑问题策略研究

提出一种多机器人协作追捕多个移动目标策略,基于主从式协作结构提出了分区主从式协作方法,在确定追捕目标点后通过引入追捕意向、追捕耗时,心智态度等三个指标概念选择最优合作追捕团队成员,并根据逃跑者状况以及协作效用判断追捕结果,评价追捕效率,仿真试验结果证明该策略的可行性及有效性.     

一种多机器入协作追捕-逃跑问题策略研究

提出一种多机器人协作追捕多个移动目标策略．基于主从式协作结构提出了分区主从式协作方法,在确定追捕目标点后通过引入追捕意向、追捕耗时、心智态度等三个指标概念选择最优合作追摘团队成员,并根据逃跑者状况以及协作效用判断追捕结果,评价追捕效率．仿真试验结果证明该策略的可行性及有效性．     

微型计算机与数学方法在生产计划优化决策系统中应用研究

探讨如何将微型计算机与数学方法(最优化设计、集合论)应用到生产计划优化决策的电子计算机信息处理系统中,如何将目标规划问题转变为线性规划问题,从而便于在微型计算机上求求解,并对微型计算机解大规模线性规划问题时,提出了解决内存容量不足的有效办法。在程序设计时,用图论方法分析,提出最优路径法的设计方法,达到节省内存单元,加速系统运行过程的目的。     

Study on models for control of interest rate risks

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提高BP网络训练速度的研究

由于误差函数的高维复杂性,BP网络在目前的应用中存在训练速度慢至导致网络系统瘫痪的问题,针对训练中的归一化问题、隐层节点数的选取、样本数目的增减取、样本数目的增减法、整体学习率的确定及训练算法进行了研究。结果表明：训练样本数据不必一定归一化到[0,1],可以通过简单的线性变换将数据转化到某相区间,使分布合理,以满足训练需要;根据经验公式,确定隐层节点数的初值,选取规模略大一点的网络开始训练;网络应对学习过的样本加强记忆,更应注意剔除错误样本;引入黄金侵害法的思想来调整学习率的步长,效果理想;采用单参数动态搜索算法作为学习算法,能快达到训练要求的精度。     

基于神经网络与专家系统结合的模型自动选择

目前的模型选择方法对用户的期望过高,要求用户对DSS模型库中的模型和所要解决的问题都要有深刻的理解,这就导致了模型选择 实用性较差。提出了一种基于专家系统和人工神经网络的模型自动选择理论和方法,这种理论和方法将模型选择分为模型类型选择和模型结构选择两部分,应用人工智能技术完成模型类型的自动选择,应用神经网络技术实现模型结构的自动选择。特别是在模型结构的自动选择中,人工神经网络方法的工作原理主要由两个阶段组成,即学习和选择阶段。在学习阶段,对每一模型类的模型组训练一个神经网络,使训练好的给定类模型的神经网络能够对用户给出一组数据的自动选择（判断）出适当的模型结构。而且,这个方法通过趋势外推型模型类的实验,证明是很有效的。     

未知环境下多机器人协作追捕算法

 研究了在未知环境下一种多机器人协作追捕多个移动目标方法,将追捕过程分为环境地图创建、构建追捕团队,及团队成员协作快速捕获目标三部分.设计抽象传感器模型用于追捕者探索障碍物.综合考虑与捕获目标相关的各种因素建立属性关系样本数据集,提出了利用关联规则数据挖掘技术构建追捕团队的方法.通过对追捕目标位置预测,将追捕问题类比为多机器人协作路径规划问题,在环境地图基础上求解追捕团队到达目标位置的最优路径.仿真结果表明,多机器人能够高效地协作捕获移动目标,证明了所提方法在复杂动态环境下实现的可行性及有效性.