定性映射正交基空间下的模式识别技术

给出了定性映射模型的学习机制，然后提出了定性映射正交基空间的概念，在此正交基空间下诱导出了傅立叶变换，并解释了从数值计算到属性计算的内涵，提出定性映射正交基空间下的模式识别技术。最后给出了该方法的应用实例。     

交通标志识别的定性映射模型

采用属性轮方法建立交通标志的定性映射模型,利用此模型结合转化程度函数,对交通标志进行识别。实验结果表明,定性映射在交通标志识别领域具有一定的应用价值。     

基于定性映射模型的概念层次树构建方法

对概念层次树进行简介,分析量-质转化的定性映射（Qualitative Mapping,QM）数学模型,通过对定性基准[αi,βi]的调整,实现概念提升,以构建概念层次树．该方法与人类的思维推理规则较为吻合．     

基于定性映射的影视推荐系统的应用与研究

分析目前比较流行的两种推荐算法各自存在的优缺点,针对两种单一推荐算法各自的优缺点,提出一种基于定性映射的混合推荐算法模型,以拓扑邻域为定性基准进行邻近查找操作,通过转化程度函数对结果进行优化,提高推荐系统的推荐精度,并通过实验验证该混合算法的可行性和精确性。     

从判断到识别的定性映射模型与模糊人工神经元

将基于属性量-质特征转化的性质命题判断抽象为一个以定性基准为参量的动态定性映射,给出定性基准分别为一个区间、区间向量和n维超平行体网格的定义,讨论加权w对定性基准的几何意义,定性映射和人工神经元的关系,以及(性质判断的)定性映射转化为(模式)识别映射的机制和条件.指出,加权w的实质是对定性基准中的n维超平行体实施一个旋转变换.因人工神经元可看作是对n维超平行体的一个面实施加权w内积旋转变换后的形式,故是(加权w内积变换)定性映射的一个特例.当定性基准中n维超平行体的所有边长都趋近于零时,以(近)零边长的n维超平行体为基准的定性映射转化为一个向量的判断或搜索映射,并可对任一可转化为一个向量的模式进行识别.此外,本文还提出了属性量-质转化程度函数的概念和一种导致定性基准边界模糊化的机制,指出,若用某个模糊化的转化程度函数代替定性映射进行判断和识别,则得到一种模糊判断和识别,并以一系列实例证实了定性映射和转化程度函数方法的实用性.     

定性映射诱导的模糊神经网络

属性量-质转化关系可归结为一个定性映射(Qualitative Mapping,QM),它诱导出一个等价关系E-R(QM),使得任一满足E-R(QM)的定性映射函数(QMF),都构成一个能对该量-质转化进行模糊评判的隶属度函数.其m维加权推广则是一个模糊神经网络,并给出了XOR和双螺旋问题的分类算法.     

数据挖掘的定性映射模型及其在桥吊监测中的应用

属性量-质转化关系或规律，可归结为一个定性映射(Qualitative Mapping,QM)，它诱导出一个等价关系：E-R(QM)。在本文中，我们运用属性论中的定性映射方法来解决桥吊的状态监测问题。     

基于定性映射的粒逻辑及其Petri网推理算法

基于不确定性知识处理特点,在认知机理下,通过基于属性定量与定性之间的转化关系而建立的定性映射, 给出了属性粒的概念及其逻辑计算公式,并在此基础上构建了初步的粒逻辑系统,最后通过Petri网对其逻辑推理进 行形式化描述。结果表明其是有效的,使得有关认知识别与判断推理等思维操作能得到较好的表达。     

可信度增强的模糊定性仿真

为了建立一种有效的形式化方法,期望利用对象的不完全信息得到系统行为最为重要的结论,结合定性推理、模糊集合的概率论三种理论,发挥模糊集合在常识知识描述和概率论在解决随机性上的优点,本文提出了一种可信度增强的模糊定性仿真方法.     

基于定性状态模型的定性控制方法研究

针对某些复杂系统难以获得精确数学模型来实现有效控制这一问题,采用定性状态模型来描述含有不确定性的非线性系统,提出了一种定性控制方法。首先通过对系统状态的定性划分,采用基于定性推理的自动机建立被控系统定性状态模型,然后设计基于系统定性状态模型的定性控制器,并给出了控制器设计的一般步骤。最后以液位控制系统为例,建立了液位对象的定性状态模型并设计了定性控制器,仿真结果表明该方法的有效性及其理论价值和应用前景。     

一种基于定性映射的自动组卷算法

给出基于定性映射的自动组卷算法的数学模型。首先根据转化程度函数确定初始参数．然后利用定性映射模型进行操作,并对初始结果进行优化,有效解决试题库中的自动组卷问题。     

基于定性互信息的定性概率网歧义性约简

针对符号传播算法在符号相反的两条平行路径上进行推理时常常产生歧义性,提出一种基于定性互信息的歧义性约简方法。首先,给出定性互信息的严格定义。然后,提出基于定性互信息影响强度的定性概率网,进一步区分影响强度,并证明具有强度的定性影响的对称性、传递性和复合性。最后在Antibiotics数据集上,通过与已有方法推理结果的对比实验,验证该歧义性约简方法的正确性和高效性。理论分析和实验结果表明,基于定性互信息的定性概率网既保留定性推理的简明性,又能够有效约简定性推理的歧义性。     

动态系统的定性推理：定性模型的建立与定性仿真方法

本文首先介绍了动态系统的定性推理的产生背景，发展概况以及定性推理的实际应用前景，然后以Ｋｕｉｐｅｒｓ的定性仿真理论为中心介绍了定性推理的基本原理及方法，其中重点介绍了动态定性仿真算法ＱＳＩＭ和定性推理的最新发展，并对存在的问题进行了探讨。     

定性仿真方法发展与应用研究

定性仿真是处理不完备信息的有效方法,随着其理论研究的不断深入,在工业、医疗、人工智能、生态环境、社会学、非线性系统等越来越多的领域中得到了大量的应用,国内在该领域的研究起步较晚,应用研究成果相对较少,主要局限于理论方面的研究,为此,结合国内外在该领域的研究和应用状况,比较系统地阐述了定性仿真的产生与发展过程,概述了目前主要的研究方法和一些领域的应用情况,最后对定性仿真的发展方向进行了展望。     

基于定性映射的哼唱音乐旋律提取

根据哼唱旋律提取的特点和定性映射的相关知识,结合基本乐理,提出哼唱片段旋律提取的定性映射模型和算法,包括哼唱旋律音符切分阈值的动态定性判定,以及音符音高确定的动态赋权的定性映射。实验结果表明,该算法不仅能灵活合理地确定音符切分的定性判定基准,同时能够较准确地提取音符音高,并得到哼唱片段的旋律轮廓线。     

基于定性模型的定性仿真方法

定性仿真在定性推理中起着核心作用．本文将介绍基于定性模型的定性仿真法的基本内容，讨论支持其走向实用的主要方法和技术，并展示其在若干领域中的应用．     

基于定型映射和属性计算网络的港区道路监控模型

利用合理的道路控制策略,可以提高道路通行能力和车辆平均速度,改善港区交通状况.介绍定性映射、定性基准的学习及属性智能计算器网络等理论,利用定性映射和属性计算网络理论,提出一种基于属性计算网络的港区道路主线协调控制的交通流控制策略,构建在不同气象条件下的洋山港区道路交通限速控制方案的模型.     

粒子系统与纹理映射相结合模拟礼花的研究

本文主要通过分析礼花整个燃放过程,建立了基于粒子系统与纹理映射结合的礼花动态模型,得到了较为真实的礼花燃放动态视觉效果,该模型简单并可通过一些参数来控制,可以很方便地结合到现有的动画系统中.     

粒子系统与纹理映射相结合模拟礼花的研究

本文主要通过分析礼花整个燃放过程,建立了基于粒子系统与纹理映射结合的礼花动态模型,得到了较为真实的礼花燃放动态视觉效果,该模型简单并可通过一些参数来控制,可以很方便地结合到现有的动画系统中。