基于水平集人机交互模型的医学图像分割

医学图像中要分割的对象常比较复杂,通常的图像自动分割方法很难得到理想的结果.本文在曲线演化图像分割方法的基础上,提出了一种基于水平集方法的人机交互模型.该模型不仅继承了水平集方法对拓扑变化的自适应性,而且还有良好的人机交互性能.在分割过程中,医生只要在图像的适当位置上加入少许几个标记点,本方法就可以在医生的监督指导下对复杂的对象进行准确的分割.实验表明,本文的交互模型具有良好的实用性.     

交互计算模型概述

由于计算机技术的发展日新月异，以算法为核心，以图灵机和Church论题等为理论依据的计算模型已无力继续成为今天计算科学的理论范式，介绍了一个崭新的计算模型－－交互计算模型的基本思想，它是对算法的扩展，并比算法具有更强的描述能力，一系列基本概念被扩展到交互。     

智能教学系统中的知识树增长模型

智能教学系统（intelligent tutoring system,ITS),作为人工智能学科的重要研究应用领域,是21世纪人类社会数字化教育的必然发展方向,迄今研究逾30年。现有一些ITS系统由于知识表示以及推理方法的领域相关特性,系统构建与系统运用、系统模块之间动态有机联系不强,进而导致学生模型弱化等问题,限制了系统在进行个别化教学过程中的智能性和推广运用。在此从系统的知识表示入手,基于SC文法的知识表示体系和知识树映射方法,提出了一个动态、实时、自适应、交互式知识树增长模型（augment knowledge-tree model,AKTM)。模型包括基于SC文法的知识点表示方法、知识树结构以及知识树映射、知识树学生模型、知识点学习循环等内容,贯穿于ITS系统4大传统模块之中,并在内容和功能上与之完全集成。通过知识点层次多维属性标注和索引,实现了知识存储、处理、调用和维护动态、一体化过程。通过知识点学习循环,实现个别化、动态、自适应智能教／学过程。同时通过模型在多媒体ITS系统中的实例化设计和运用,实现了动态教／学、领域无关、人机交互、自适应、个别化等智能特点。     

有关智能决策支持系统的知识模型的探讨

本文提出了一种用知识与知识处理观点统一智能决策支持系统的方法,这种方法能使智能决策系统接口方便,构造简单。 目前,我们正在研制一个基于这种方法的智能决策支持系统NCIDSS,它有很多有别于其它智能决策支持系统的特点。     

一种基于概念的交互式Web搜索模型

当前基于关键字查询的大多数搜索引擎都没有提供个性化的用户服务,搜索结果主要根据关键字与文档的相似度来排序,这很难满足用户对日益膨胀的信息资源的需求。面对用户越来越难以迅速精确地检索到所需信息的现状,本文提出一种应用于LAN中的基于概念的三层搜索引擎模型：通过用户交互的方式,使得搜索具有个性化、智能化的特点。     

诱导推理的一种计算模型

基于辩论推理模式，本文提出了诱导推理的一种计算模型，其特点简洁，直观，并且包含了多种现有的诱导框架，该诱导模型为常识推的计算机实现提供了一种新的途径。     

类比推理的计算模型

本文将类比推理分为联想、求精、匹配和转换４个过程，在给出各过程遵守的原则之后，详细讨论了它们的计算模型．     

施工方案智能决策支持系统的面向对象模型

本文应用面向对象技术分析建筑施工组织设计，建立了包括施工项目子模型和施工活动子模型的施工领域模型，并在此基础上建立了施工方案智能决策支持系统模型。同时以钢筋砼建筑的施工方案决策为例，提出了知识库中知识的面向对象表示与增长机制以及决策过程的实现方法。     

智能化CAPP系统的一个事务模型

工艺方案的多样性和不确定性是智能ＣＡＰＰ系统面临的重要问题。     

数据模型的智能化扩充研究──面向对象的知识数据库模型

数据模型的智能化扩充旨在从数据模型着手，提高数据库系统的性能与功能，使其可存贮和处理复杂对象和知识，增强结构和行为的建模能力、语义构造能力，能演绎推理．本文承接此思路，基于面向对象方法，吸收语义数据模型和人工智能中的演绎推理机制，提出一个面向对象的知识数据库模型．讨论其基本概念与性质、查询语言、与传统模型的比较和实验系统ＯＣＥＡＮＳ的体系结构及实现方案．     

INTERACTIVE DESIGN OF DEFORMABLE MODEL

ＩＮＴＥＲＡＣＴＩＶＥＤＥＳＩＧＮＯＦＤＥＦＯＲＭＡＢＬＥＭＯＤＥＬＪｉｎｇＬｉｎｇＧｕａｎＺｈｉｄｏｎｇＮｉｎｇＴａｏＴａｎｇＲｏｎｇｘｉＡｂｓｔｒａｃｔＭｉｎｉｍｉｚａｔｉｏｎｏｆｅｎｅｒｇｙｆｕｎｃｔｉｏｎａｌｏｆｓｈａｐｅｄｅｆｏｒｍａｔｉｏ...     

一种基于智能Agent的协同工作模型

计算机支持的协同工作（ＣＳＣＷ）需要研究出适应各种协同工作方式的灵活,开发,可扩充的模型结构,本文以分布式人工智能研究中的智能Ａｇｎｅｔ为系统基本单元,提出了一种基于智能Ａｇｅｎｔ的协同工作模型,给出了它的具体实现。     

一个面向样本利用的智能系统的实现

本文实现了一个面向样本利用的智能系统ＩＳＳＵ,它能够完成样本的输入,具有样本学习的能力,并且能将样本知识自动转化为产生式规则,将产生式规则自动转化为框架知识,在此基础上还实现了一个基于框架的推理机。对ＩＳＳＵ的系统结构和实现技术进行了论述,并介绍了一个应用系统。     

ILBOT：用于工作站机群的智能动态负载平衡软件

本文介绍了一个用于工作机群的智能动态负载平衡软件ＩＬＢＯＴ，其特点是使用在线跟踪技术以及主要使用资源利用率作为负描指标，该软件在资源利用率，平均作业响应时间指标方面雹优于当前国际上已实现的负载平衡软件。     

获取上下文无关文法的一种交互式算法

本文提出一种交互式的上下文无关语言的学习算法，该算法是专门为ＳＡＱ系统设计的，所得到的文法能够自然地反映句子的内部结构，从而很容易刻划句子的含义（语义）。     

一个智能教学系统的设计模型

本文提出了一个智能远程数学系统的设计模型，并给出了教学策略，学生模型，知识表示与知识获取及其相关功能模块的设计方法     

智能型决策模型协同管理机制的研究

本文分析了计算机决策支持系统中模型管理问题,传统的模型管理中没有模型适应性管理机制,文中提出了一种新的通用智能型决策模型协同管理机制。给出了相应的设计方案,建立了决策模型调用规则知识库和推理机制,模型驱动协同处理部件,有效地控制了数据接口子部件、人机交互子部件和决策事件处理子部件协调工作。     

一种基于车载网络的嵌入式浏览器交互模型

提出并设计一个基于模块化、分层设计思想的汽车网络嵌入式浏览器交互模型。此浏览器模型采用了分类解析、分块显示的数据解析策略,这样,既保证了系统的实时性,又保证了对实时数据解析的可靠性。     

一种智能的元任务调度算法

提出一种新的元任务调度算法.该算法根据网格中当前可用的计算资源、存储资源和元任务对这些资源的不同需求,选择一些任务预先分配到其中的一种资源上;再根据运行时另一种资源的可用情况,调整预分配任务运行顺序和给未预分配的任务分配资源,平衡计算资源和存储资源的负载并使元任务的完成时间趋向最短.     

AN INTELLIGENT DECISIONMAKER FOR OPTIMAL CONTROL

We present an expert system that can handle various complicated decision-making problems of optimal control that are hardly solvable manually or even by computer-aided design techniques. The expert system is the first implementation of solving decision-making problems of optimal control using a computer, which paves the way for us to develop the real-time intelligent optimal control environment. Through a user-friendly interface, the expert system can receive the needed information from the user, perform heuristic search, and provide the results of a decisionmaker quickly both on the screen and from a printer. The important features of this expert system are that it () makes a decision on the problem-solving strategies for optimal control, that is, provides the solution structure and transversality conditions as well as types of some key equations; (2) processes symbolic information; (3) breaks down the whole search into three reasoning levels such that the problem can be solved easily and the search routine can be simplified; (4) utilizes “filter rules” to reduce production rules and enhance the program efficiency; (5) modifies the knowledge base and creates new rules in production rule memory; and (6) applies a “certainty factor” to represent imprecise knowledge. The expert system has been implemented using the AI tool OPS5 on a VAX 11/780 computer running under VMS. An example is also used to illustrate our expert system.