影响图的扩展综述

影响图是单决策人基于不确定信息表示和求解复杂决策问题的图模型,已成为一种流行的标准建模工具。由于决策环境纷繁复杂,决策问题多种多样,没有任何一种建模工具能够普遍适用于各种决策问题。为了表示复杂决策问题,增强影响图的表达能力,研究者对影响图进行了多种扩展。从建模无限制决策问题、非对称决策问题、涉及连续变量的决策问题、涉及非精确变量的决策问题及多Agent决策问题等方面对影响图的扩展进行了较为全面的回顾与分析,指出了有关影响图的进一步研究方向。关键词:决策;影响图;无限制决策;非对称决策;多Agent决策     

人工神经网络求解TSP问题新方法

本文在分析Hopfield/Tank方法的基础上提出一种新的人工神经网络方法,采用优化约束条件的能量函数,具有收敛速度快、不易陷入无效解、易获得亚优解等优点。     

一种微博用户影响力的计算方法

针对微博中用户影响力分析这个问题,提出用户影响力的计算方法。该方法首先提出用户自身影响力以及用户被影响力的概念,并根据用户自身特征与用户粉丝情况得出其计算公式,从而可以综合考虑用户在微博中的所有信息,计算出用户影响力。实验结果表明,这种计算方法能比较好地反映用户在其粉丝中的影响力。     

网络系统可靠性评估的一种算法

本文给出一般网络系统可靠性评估的一种有效算法,首先系统化为等价的网络图,利用开关网络的理论定义系统成功函数,给出求网络的输入出节点的所有最小路集的方法;其次,定义排它算子,对网络进行有效、简便不交和处理,并导其出可靠性表达式,最后给出范例以说明算法执行过程。     

A NEW METHOD FOR REPRESENTING THE CIRCLE BY NURBS

In this paper, a new algorithm for representing conics precisely is presented using NURBS ofdegree two. The algorithm requires only four control vertices, which is the minimum number of controlvertices compared with the other algorithms using the square control vertice configuration, to representa full circle using the full circumscribing square based representation. This paper also derives a new con-dition for NURBS to precisely represent conics and shows the necessary and sufficient condition of rep-resentation of a circular arc.     

一种基于模糊理论的Web服务信任评估方法

信任评估是可信软件中的核心问题.针对Web服务信任的不确定性和主观性特点,引进模糊理论,给出了一种Web服务信任的综合评估方法,同时,以例子说明了这种方法的应用.最后,描述了评估模型的实现.     

一种计算机辅助评估儿童急性淋巴细胞白血病预后新方法

介绍一种计算机辅助评估儿童急性淋巴细胞白血病预后的新方法,并对该方法的原理及主要步骤进行了详细阐述和分析.通过检验,所得结果与医务人员的结论一致,证明了该方法的可行性.     

一阶方向导数极值法--一种检测边缘的新方法

文中通过傅里叶变换（Ｆｏｕｒｉｅｒ ｔｒａｎｓｆｏｒｍ）,在频率域,通过求垂直于边缘的阶方向导数,并检测其极值（极大或极小）点来确定边缘,同时,参考一阶方向导数的数值来排除一些非边缘点（一阶方向的数值为数者,零也为常数）,实验证明该方法检测边缘有准确度高,而且不选取门限值（阈值）。     

分布式多传感器决策融合的新方法——双端检验法

利用传统的Ｂａｙｅｓｉａｎ决策理论和假设检验方法处理分布决策融合问题有一个重要的缺陷就是缺乏柔性，无法将不确定与不知道区分开来；Ｄｅｍｐｓｔｅｒ－Ｓｈａｆｅｒ证据理论虽然可以弥补这一缺陷，但作为其数学基础的公理化定义的严密性值得怀疑。因此需要有更完善、更可靠和更有效的统计决策及证据组合方法。在这方面Ｔｈｏｍｏｐｏｕｌｏｓ已提出了一种广义证据处理方法（ＧＥＰ），它由Ｂａｙｅｓｉａｎ理论与Ｄ－Ｓ理论相     

基于粗糙集及RBF网络的英文字母识别

将粗糙集理论与神经网络相结合,针对7×5分辨率的大写英文字母,构建了基于RBF网络的字母识别系统,给出了该识别系统的核心算法与核心结构.该系统利用粗糙集中最小决策算法对识别矩阵进行属性约简,减少了大量的计算和数据库存储量,同时提高了系统识别速度和识别率.通过计算机模拟实验,将该识别系统的识别率与标准BP网络算法及改进BP网络算法相比较,证实了该系统的优越性,在有约1/7的像素点受到随机干扰的情况下,该系统识别率仍可达到88%以上.     

多Agent动态影响图的一种混合近似推理算法

多Agent动态影响图模型适合于对动态环境中多Agent问题进行建模,Agent之间结构关系被表示成局部的概率因式形式.概率图模型推理所面临的一个主要问题是难以实现近似推理的精度和复杂性之间的均衡.近似推理方法可提高推理精度,但同时也会带来推理精度的损失.BK和粒子滤波(PF)是动态概率模型两种重要的近似推理算法,BK算法有较高的计算效率但会引入较大的误差,PF可以近似任意分布但存在计算的高维问题.结合BK和PF的优点,提出多Agent动态影响图(MADIDs)的一种混合近似推理算法.根据概率图模型的可分解性,将MADIDs分解生成用于推理的原型联合树,混合近似推理算法在规模复杂度较小的团上执行PF推理以达到局部最佳估计,而在其他的团上执行BK推理,为了减小推理误差引入了分割团.仿真实验表明混合近似推理算法是MADIDs模型的一种有效推理方法,与BK和PF算法相比,该算法显著提高了推理精度,且可以实现推理精度和时间复杂性之间的均衡.     

基于知识的快速角点提取

本文提出一种基于查表技术知识的基角点提取方法．就一定的考察点数目来说，该方法由于采用了人的知识，其检测效果是很好的．由于采用了查表技术，该方法的速度非常快，并且易于硬件实现．当用硬件实现该方法，对于５１２×５１２的真实图像，角．点提取能以电视速率进行．本文详细讨论了查找表的构造方法和知识的采集方法．实验表明该方法工作得很好．     

A NEW HYBRID ALGORITHM FOR MULTI-OBJECTIVE DISTRIBUTION FEEDER RECONFIGURATION

This article proposes an efficient hybrid algorithm for multi-objective distribution feeder reconfiguration. The hybrid algorithm is based on the combination of discrete particle swarm optimization (DPSO), ant colony optimization (ACO), and fuzzy multi-objective approach called DPSO-ACO-F. The objective functions are to reduce real power losses, deviation of nodes voltage, the number of switching operations, and the balancing of the loads on the feeders. Since the objectives are not the same, it is not easy to solve the problem by traditional approaches that optimize a single objective. In the proposed algorithm, the objective functions are first modeled with fuzzy sets to calculate their imprecise nature and then the hybrid evolutionary algorithm is applied to determine the optimal solution. The feasibility of the proposed optimization algorithm is demonstrated and compared with the solutions obtained by other approaches over different distribution test systems.     

A NEW METHOD FOR HANDLING MULTICRITERIA FUZZY DECISION-MAKING PROBLEMS USING FN-IOWA OPERATORS

We use fuzzy numbers to extend the traditional induced ordered weight averaging (IOWA) operator to present the fuzzy-number IOWA (FN-IOWA) operator, wherein fuzzy numbers are used to describe the argument values and the weights of the FN-IOWA operator, and the aggregation results are obtained by using fuzzy-number arithmetic operations. We also present a new method for ranking fuzzy numbers. Based on the proposed FN-IOWA operator and the proposed ranking method of fuzzy numbers, we present a new algorithm to deal with multicriteria fuzzy decision-making problems. The proposed algorithm can deal with multicriteria fuzzy decision-making problems in a more intelligent and more flexible manner.     

基于OBDD的有向图的存储与操作研究

本文讨论了一种基于OBDD的有向图的存储结构,给出了基于OBDD的有向图的操作方法及搜索算法.实验结果表明,该存储结构与传统的邻接表的存储结构相比,在处理大规模的有向图时,具有较高的存储效率.     

容错机制测评中的故障注入模型及应用算法

故障注入（ＦＩ）是一种有效的测试和评价容错机制（ＦＴＭ）的方法,可被普遍应用于容错计算机系统开发过程的各个阶段中。ＦＩ技术正确的更广泛的应用依赖于对ＦＩ原理的一致理解。文中首先详细讨论了ＦＩ的应用对象即ＦＴＭ在测评中所表现出来的若干下,在此基础上提出了六元组描述的ＦＩ模型,并对各组成元的属性进行了深入分析。同时,作为ＦＩ模型的具体应用过程,文中给出了ＦＩ独立试验算法（ＦＩ－ＩＥＡ）,并讨论了该算法     

基于混合统计模型的中文基本名词短语识别

采用一种基于混合统计模型的方法来实现中文基本名词短语识别。首先简要分析目前的研究现状,明确中文Base NP识别的任务,然后采用以基于转换的标注和条件随机域模型为底层,支持向量机模型为高层的混合统计模型来进行中文BaseNP的识别。在ACE2005中文语料上的实验表明,F值比使用单一模型提高了1.37%,达到了88.67%,能提高中文基本名词短语的识别性能。     

一种基于负载均衡和能量感知的移动自组网路由算法

在移动自组网中，减少移动节点电池能量消耗，延长网络总的使用时间，已经成为路由协议性能评价的重要方面。提出了一种新的路由选择度量，它综合考虑了节点负载及当前的剩余能量，试图通过路由机制均衡网络流量、保护网络中的低能量节点。结合此度量方式提出一种路由选择算法LBEAR（Load—Balanced ＆ Energy—Aware Routing），仿真结果表明，该算法能够使节点能耗与负载的分布更为均匀，相比以前相关的路由算法有效提高了吞吐量。     

适用于分布式虚拟环境的MULTICAST通信协议设计与分析

本文主要讨论了分布式虚拟环境（ＤＶＥ）的通信特点及其对网络通信协议的要求,提出了一个基于Ｍｕｌｔｉｃａｓｔ分组（ＭＧ）的通信思想,据此设计实现了一个适用于ＤＶＥ系统的通信协议（基于发送方的分组Ｍｕｌｔｉｃａｓｔ通信协议－－ＳＩＧＭＰ）。最后论文对Ｍｕｌｔｉｃａｓｔ通信和ＳＩＧＭＰ协议进行了详细地性能分析和讨论,推导出了对Ｍｕｌｔｉｃａｓｔ通信进行性能分析的一般方法。编程实现的ＳＩＧＭＰ协议可在Ｉｎ     

一种用于CBIR系统的主色提取及表示方法

颜色是彩色图像最重要的视觉特征之一,在基于内容的图像检索（ＣＢＩＲ）系统中,都将颜色信息作为重要内容参与匹配和检索。针对图像中起主要视觉作用的是图像的主色这一问题,提出一种基于聚类分析的提取和表示图像主色的方法,给出一种用于聚类算法的停止准则,和等量量化方法相比,用本方法提取的颜色信息,具有特征维数低、颜色表示准的优点。