处理不确定性的外延方法和内涵方法的比较

1.引言从语义的角度分类,研究不确定性的方法分为两种:外延方法和内涵方法。前者也称为产生式系统、基于规则的系统、基于过程的系统。MYCIN,PROSPEC-TOR是典型的外延方法。外延方法把不确定性作为一般化(generalized)的真值附着在公式上,依照传统的经典逻辑,任何公式的不确定性都是其子公式不确定性的函数,因此公式间的联系就是选择合适的组合函数。例如,合取式A∧B的不确定性值是A的不确定性值和B的不确定性值的函数,如min函数。内涵方法也称为陈述系统(declarative system)或基于模型的系统。不确定性附着于事件的状态集或可能世界的子集,子集间的联系通过集合上的操作完成。例如,p(A∧B)是包含A为真和B为真的可能世界子集的概率值,不能从个体概率p(A)和p(B)中得出。外延方法和内涵方法的优缺点针锋相对,外延方法计算简便,但语义不系统(sloppy);内涵方法语义清晰,但计算复杂。     

VB编程学习中若干典型错误的实例剖析

通过具体的程序实例剖析了VB初学者在编程过程中出现的若干典型错误,以期帮助他们了解这些程序错误产生的原因,从而加深他们对相关VB编程知识的理解。文中的错误程序示例也可供VB教师作为教学素材使用,为他们改进课程教学提供一定的参考依据。     

谈谈计算机专业课程的学习方法

本文主要探讨了计算机专业课程的学习方法，重点分析了程序类课程的学习，对学习方向的定位给予了分析。     

谈谈计算机专业课程的学习方法

本文主要探讨了计算机专业课程的学习方法,重点分析了程序类课程的学习,对学习方向的定位给予了分析。     

刍议高中计算机学习方法

随着时代的发展,计算机的应用越来越多,所以学好计算机对于未来的发展有着非常大的帮助,同时掌握计算机技能与知识也是未来社会发展的趋势.但是高中计算机的学习存在一定的难度,想要学好计算机需要掌握一定的技巧与方法,并要对计算机学习具备一定的兴趣爱好.本文结合自身的实际学习经验,简要论述了如何学好高中计算机.     

计算机启动故障排除方法

计算机许多故障的外在表现大部分都是无法正常启动。计算机启动过程是个很复杂的过程．同样表现为无法正常启动现象的计算机．故障却不一定相同，而引起计算机不能正常启动的原因有硬件、软件、病毒及其它一些因素。下面就通过三个故障实例讲解计算机启动故障排除的过程和方法。     

高等数学解题中典型错误剖析

在高等数学解题中，使用一些定义、定理及方法时，如果不注重严格的检验，很容易导致严重的错误。从定义、定理等方面人手，以具体实例来分析高等数学解题中出现的典型错误及产生的原因，并给出正确的解法。     

计算机C语言学习方法之我见

C语言是计算机中的一种编辑语言,其不仅在计算机语言中占据重要地位,而且也发挥着非常重大的作用.因为C语言形式与内容非常丰富,且自成一体,所以在发展中具有特殊规律.作为一名高三学生,只有扎实掌握C语言的学习方法,才能推动自身计算机操作能力的不断提升.本文就计算机C语言学习方法,提出了几点看法.     

《计算机网络技术》课程中子网划分方法的实例探究

笔者结合多年《计算机网络技术》课程的教学实践和几届的对口高考的教学经验,列举了单招《计算机网络技术》课程中子网划分这个知识点考查的2种典型形式,对子网划分的方法进行实例探究。     

一种基于跨领域典型相关性分析的迁移学习方法

作为迁移学习的一个重要研究方向,基于特征映射的方法学习各领域特有特征与领域共享特征之间的相关性,通过一些相关特征减少领域之间的差异,已经获得了广泛的关注和研究。典型相关性分析是一种用来分析两组随机变量之间相关性的统计分析工具。将典型相关性分析引入迁移学习,结合基于特征映射迁移学习的思路,提出了一种跨领域典型相关性分析算法。该算法在保持各领域特有特征与领域共享特征相关性的基础上,通过选择合适的基向量组合训练分类器,使降维后的相关特征在领域间具有相似的判别性。在20Newsgroups 上864个分类问题以及多领域情感分析数据集上12个分类问题的实验结果表明,跨领域典型相关性分析算法可以有效地提高跨领域迁移分类准确率。     

计算机C语言有效学习方法探讨

计算机C语言在高校理工类专业基础课程中的重要内容,由于其知识点较多,理论性和逻辑性较强,因此我们学习时会面临着较大的难度。基于此本文首先分析了我们学习计算机C语言的普遍现状,然后分析了学习难的原因,最后介绍了计算机C语言的有效学习方法。     

闪盘典型故障及解决方法

闪盘因其体积小巧．不易损坏以及数据不易丢失非常适合一般的数据保存和转移．但它有时也会出现无法使用的情况．这时就要细心查找问题所在，对症下药。[编者按]     

基于程序正确性的演算方法

为了使开发出的程序更具有可靠性,研究了两种正确性验证的演算方法,Dijkstra的最弱前置谓词变换法和Hoare的公理化方法.针对于Hoare公理化方法证明中的前置条件难以寻找的问题,提出了将这两种演算方法结合使用的方法.对最弱前置谓词变换法的过程进行分析,确定了最弱前置谓词算法的准确性.将最弱前置谓词应用到公理化方法中,即把最弱前置谓词变换法求出的前置谓词作为公理化方法的前置条件.通过一个具体实例,详细说明了其验证过程,并证明了该方法的有效性.     

椭圆轨道编队飞行的典型模态与构型保持控制方法

本文首先基于T—H方程推导了椭圆参考轨道编队飞行的周期性条件，讨论了椭圆参考轨道卫星编队飞行的典型模态，该模态是圆形参考轨道空间圆形模态的推广。然后论述了二阶带谐项(J2项)摄动对编队飞行构型保持的影响。最后，基于相平面法提出了一种编队飞行构型保持控制方法，该控制方法不是消极的抵消干扰的影响，而是积极的利用干扰的作用达到节约燃料并精确保持构型的目的。仿真表明，采用该控制方法可对椭圆参考轨道卫星编队构型进行有效的保持，卫星的相对位置保持精度可达到厘米量级。     

基于不同专业的大学计算机基础典型案例导向教学模式

针对我校非计算机专业大学计算机基础课程的特征与面临的问题,提出一种基于不同专业学生典型案例导向的多层次、多样式教学模式。在整个教学过程中立足于基础、适当延伸、侧重应用,服务于不同专业不同层次学生,从而提高学生的自主学习与创新能力,促使教学质量的提高。     

艺术设计视野下对“中国元素”内涵和外延的思考

"中国元素"是艺术设计领域近些年来出现频率很高的词汇。通过对"中国元素"内涵和外延的讨论,我们可以对其定义如下:在艺术设计领域中,中国元素指的是拥有有别于其他文化的特性的、足以反映中国文化特性代表中国形象的符号化的可视形象。具体而言,它包括两个层面:1.即精神层面——可视化的中国文化气质;2.物质层面——具象的传统图形与色彩。并且,精神层面是决定性的区分中国元素的因素,物质层面是精神层面的具体的外在表现。     

基于约束的典型相关分析集成学习算法

基分类器的差异性对于集成学习来说至关重要,从直观上讲,对约束重采样有潜力获得比对样本重采样更好的多样性。文中在典型相关分析算法基础上,通过引入成对约束作为监督信息对样本进行特征抽取从而形成新的训练数据。算法中集成学习的思想主要体现在成对约束的选取上,对约束进行随机重采样以获得具有多样性的基分类器。在多特征手写体数据集以及人脸数据集(Yale和AR)上进行实验考察该算法随选取的约束比例变化的情况,结果表明该方法获得比传统集成学习方法更好的性能。     

基于集成学习的多重集典型相关分析方法

特征提取是模式识别中的关键问题之一,对提高系统分类性能具有重要意义。常用的特征提取方法包括主成分分析、线性鉴别分析、典型相关分析等等,多重集典型相关分析是基于传统的典型相关分析基础上发展而来,利用多组（大于2）特征数据集进行特征提取。基于集成学习的多重集典型相关分析的方法（EMCCA）,是通过将样本化分成若干小的样本,形成若干个特征数据集,利用多重集典型相关分析对这组数据集做特征提取,并结合集成学习对样本进行分类。在UCI上的多特征手写体数据集上的实验结果表明：相比于传统的PCA,CCA特征提取方法,多重集典型相关分析具有更优的特征提取效果,结合集成学习后具有更好的分类效果。     

典型公路场景下汽车加氢站布局规划方法

为提高汽车加氢站的车流量捕获能力,降低用氢成本,文章将典型公路场景作为参照,设计汽车加氢站布局规划方法。引进遗传算法,将影响汽车加氢站运营的多个指标作为遗传训练条件,参照路网指标,建立针对最低经济成本、最大汽车流量的目标函数;结合地区经济建设的具体需求,将选址作为独立约束条件,通过细化约束条件,实现汽车加氢站布局规划。实验结果证明：设计的规划布局方法在实际应用中的效果良好,可以在降低汽车用氢成本的基础上,提高车流量捕获能力。