R_时刻表及其应用

求解R_时刻表是一个NP难问题，文中改进了一种有效的求解R_时刻表的时间规划算法并加以实现。该算法是建立在Allen的时间世界模型基础上，利用时间关系的关系矩阵方法来得到一致满足所有时间关系约束R_时刻表的一种算法。利用该算法实现了一个简化运动会项目的安排，验证了算法的有效性和实用性。     

时间规划问题中R_时刻表及其应用

为了处理实际生活中出现的对有时间先后关系约束的事件进行排序的问题,诸如学校排课问题、运动会会场安排问题等一系列资源分配问题,文中实现了一种解决该问题的算法。该算法以文献[1]中的关系矩阵的方法为基础,构造以时间关系约束为条件的时刻表———R-时刻表的一种算法。利用该算法对运动会会场项目进行安排,结果表明在仅为时间关系约束的前提下取得了较好的效果,从而实现了对该类问题的一种新的解决方法。     

时间规划问题中R_时刻表及其应用

为了处理实际生活中出现的对有时间先后关系约束的事件进行排序的问题,诸如学校排课问题、运动会会场安排问题等一系列资源分配问题,文中实现了一种解决该问题的算法.该算法以文献[1]中的关系矩阵的方法为基础,构造以时间关系约束为条件的时刻表--R_时刻表的一种算法.利用该算法对运动会会场项目进行安排,结果表明在仅为时间关系约束的前提下取得了较好的效果,从而实现了对该类问题的一种新的解决方法.     

时间规划中受资源约束的R_时刻表求解

张铃、张钹教授等人在Allen的时间世界模型基础上,用时间关系的关系矩阵法求解满足所有时间关系约束的R_时刻表。本文在求解R_时刻表算法基础上考虑资源因素,在资源有限的条件下,给出求解时刻表的方法,满足解决实际问题的需要。     

改进后的D-时刻表算法及其在实际中的应用

为了处理现实生活中事件发生除了先后关系以外还客观存在的时间宽度问题,文中实现了一种可以实际操作的方法.该方法是以文献[1]中的求解D+时刻表的方法为基础,分析找到了其不足的地方并加以改进.文中利用改进后的算法对该校校园运动会项目进行安排,结果表明该方法取得了较好的效果,从而实现了对该类问题的一种新的解决方法,使得解决该类问题成为现实.     

改进后的D_时刻表算法及其在实际中的应用

为了处理现实生活中事件发生除了先后关系以外还客观存在的时间宽度问题，文中实现了一种可以实际操作的方法。该方法是以文献[1]中的求解D_时刻表的方法为基础，分析找到了其不足的地方并加以改进。文中利用改进后的算法对该校校园运动会项目进行安排，结果表明该方法取得了较好的效果，从而实现了对该类问题的一种新的解决方法，使得解决该类问题成为现实。     

基于D_时刻表算法的大学课程表的求解

根据现在大学编排课表的特点设计了一种全新的方法,即用时间规划中的D_时刻表算法来对课程表进行编排。这是以文献[2]的求解D_时刻表的方法为基础,参照近年来人们多采用的遗传算法,加以改进的方法。结果表明该方法具有一定的可行性和有效性。     

改进的D_时刻表算法在大学课程表问题中的应用

课程表的自动生成是大学课程表编排中最复杂的一个环节,是一个典型的时间规划问题。针对这一问题。本文设计了一种全新的使用改进的D_时刻表的设计方法,提出一套大学课程表白动生成方法。该方法是以文献[5]中介绍的有效解决时间规划问题的D_时刻表算法为基础,并通过试验说明了该方法具有一定的可行性和有效性。     

D—时刻表的求解算法

在文[1]中,我们提出了时间关系约束的关系矩阵表示法,本文是文[1]的继续.在给定的时间关系以及时间宽度的约束条件下,求同时满足这两个约束条件的时刻表,称为D-时刻表.文中讨论了D-时刻表、最优D-时刻表的求解方法以及它的计算复杂性.     

平面线段集最近邻查询算法

针对基于R-树的空间索引结构存在的节点覆盖冗余,兄弟节点之间的交叠问题,提出一种新的空间索引结构即RP-树。通过最适合划分函数和数据矩形的有序关系来对空间数据进行划分,使得该树的高度尽可能低,节点交叠较小。以RP-树为平面线段集的索引结构,利用线段集的相关定理和筛选规则,给出了一个求解平线段集最近邻的新查询算法,该算法不仅易于理解,且执行效率较高。     

一种快速计算HU差别矩阵的属性约简算法

在已有的基于HU差别矩阵的属性约简算法中,一般是以差别矩阵中的元素作为启发信息而设计的,其时间复杂度为O(|C|2|U|2).为降低该属性约简算法的时间复杂度, 首先引入简化决策表的定义,并设计了一个求简化决策表的算法,其时间复杂度为O(|C||U|).然后在简化决策表的基础上,定义了差别区域,并给出基于差别区域的属性约简定义,同时证明了基于差别区域的属性约简与基于差别矩阵的属性约简等价.在此基础上,以快速缩小简化决策表的搜索空间为目的,定义了一个新的、较为合理的、度量属性重要性的公式,并给出了它的递归计算方法,其时间复杂度为O(U/C|).最后以属性重要性为启发信息,设计了一个基于差别矩阵的快速属性约简算法,其时间复杂度降为max(O(|C||U|,O(|C|2|U/C|)),并用一个实例说明了新算法的高效性.理论分析与实验表明,新算法具有较好的扩展性.     

Incremental fuzzy temporal association rule mining using fuzzy grid table

Traditional temporal association rules mining algorithms cannot dynamically update the temporal association rules within the valid time interval with increasing data. In this paper, a new algorithm called incremental fuzzy temporal association rule mining using fuzzy grid table (IFTARMFGT) is proposed by combining the advantages of boolean matrix with incremental mining. First, multivariate time series data are transformed into discrete fuzzy values that contain the time intervals and fuzzy membership. Second, in order to improve the mining efficiency, the concept of boolean matrices was introduced into the fuzzy membership to generate a fuzzy grid table to mine the frequent itemsets. Finally, in view of the Fast UPdate (FUP) algorithm, fuzzy temporal association rules are incrementally mined and updated without repeatedly scanning the original database by considering the lifespan of each item and inheriting the information from previous mining results. The experiments show that our algorithm provides better efficiency and interpretability in mining temporal association rules than other algorithms.

     

时空推理中自动生成复合表的通用算法

时空推理是面向时间/空间问题的研究领域,在人工智能(如语义Web、机器人导航、自然语言处理、物理过程的定性模拟和常识推理等)和其他领域有着广泛的应用前景.复合推理在时空推理中具有重要作用,是约束满足问题等其他定性推理的基础.复合推理是由R(a,b)和R(b,c)决定R(a,c)的一种演绎推理.一般将关系复合结果放在复合表中备查.但目前复合表的建立需要逐个模型进行手工推导,少数模型给出了独立的复合表生成算法,没有适合多种时空关系模型、能自动生成复合表的通用算法.为此,提出了一种能自动生成复合表的通用算法.首先,给出了基于空间划分的通用时空表示模型.在此基础上,提出了基于场景检测的通用复合表生成算法.通过理论分析和对RCC、宽边界、区间代数等20余种典型时空模型的测试,证明了本算法对于所有以精确区域(或区间)为基础的确定、不确定时空模型均能正确快速地生成复合表.     

Mining fuzzy temporal association rules by item lifespans

Data mining is the process of extracting desirable knowledge or interesting patterns from existing databases for specific purposes. In real-world applications, transactions may contain quantitative values and each item may have a lifespan from a temporal database. In this paper, we thus propose a data mining algorithm for deriving fuzzy temporal association rules. It first transforms each quantitative value into a fuzzy set using the given membership functions. Meanwhile, item lifespans are collected and recorded in a temporal information table through a transformation process. The algorithm then calculates the scalar cardinality of each linguistic term of each item. A mining process based on fuzzy counts and item lifespans is then performed to find fuzzy temporal association rules. Experiments are finally performed on two simulation datasets and the foodmart dataset to show the effectiveness and the efficiency of the proposed approach.     

自适应表压缩方法优化STR算法

表约束,也称为外延式约束,是约束编程领域最常见的约束形式,表压缩方法通过紧凑的表示元组集可以极大地缩减空间消耗,同时加速 GAC 算法。笛卡尔乘积表示和短支持是表约束中最常见的两种表压缩方法,两种表压缩方法在同一问题上的压缩率是影响它们优化效果的主要原因。基于 STR 算法提出一种自适应表压缩方法,在求解问题时自适应选择压缩率大的表压缩方法,将自适应表压缩方法应用到 STR2 上提出了 STR2 Adaptive 算法,可以同时覆盖两种表压缩方法的优势。实验结果表明,STR2 Adaptive 算法在绝大部分实例上都能自适应选择最佳的表压缩方法,有效地减少了STR2算法空间消耗和CPU运行时间。然后将自适应表压缩方法扩展到采用了高效的比特向量表示的 STRbit 算法上提出了 STRbit Adaptive 算法。实验结果表明,STRbit Adaptive 算法效率同样普遍优于 STRbit 算法。     

A simplification of code tables in a one-pass PL/M compiler

A two-dimensional table containing code to be output for one binary operation is replaced by an algorithm and two one-dimensional tables. This algorithm constructs the entries of the first table only whey they are needed. The algorithm is in fact an implementation of the thought process used in the hand construction of the first table.     

基于改进鲸鱼优化的覆盖表生成算法

为提高组合测试中覆盖表生成效率,基于覆盖表生成的离散性,提出一种改进的鲸鱼优化算法。该算法首先利用编码转换的思想,将鲸鱼个体连续运动方式编码为适用于覆盖表的离散方式;其次,在算法的开发与搜索阶段加入迭代演化算子,以提高算法的全局搜索能力;最后,针对覆盖表生成中算法本身的局限问题,使用平均海明距离跳出局部最优,并通过约束求解器和惩罚函数法增加约束处理机制,以提高算法实际应用能力。实验结果表明,与其它已有算法相比,所提出的算法在覆盖表生成规模上具有更好的优势。     

一种基于决策表的属性约简增量式快速更新算法

针对实际的决策表中的对象通常是动态变化的情况,首先引入了简化的决策袁,然后在动态更新核的基础上,结合简化二进制差别矩阵和位图运算的设计思想,提出了一种快速的属性约简增量式更新算法.当有新对象加入决策表时,新算法只需验证新增的对象和原决策表中的对象是否一致性,然后采用在计算二进制差别矩阵的同时对原属性约简进行动态更新,从而有效地降低算法的时空复杂度,最后用实例说明了新算法的可行性和高效性.