基于IBL算法的CRB系统中索引与检索机制研究

文章介绍了基于示例学习算法IBL的概况,并对其加以改进,提出了一个新的算法IBL－Cluster。它主要由概念描述形成算法和概念描述修改算法构成,在此基础上建立了应用在基于事例的推理系统CBR中的基于IBL算法的索引与检索机制。实验表明新算法IBL－Cluster在存储空间及测试正确率方面均有改善。     

描述逻辑系统FLεN中概念的最小公共包含算法研究

描述逻辑中的非标准推理是目前研究者们所关注的焦点问题,它主要包括:最具体概念、最小公共包含、匹配问题及概念的重写等.过去人们主要研究那些不合数量限制的描述逻辑系统,研究的是描述逻辑系统FLεN厂中的一种重要的非标准推理--概念的最小公共包含,它同时含有数量限制和存在限制,是对前人工作的推广.首先定义了FLεN中概念的描述树及描述树之间的同态关系,给出了概念之间包含关系的推理算法,然后通过两棵概念描述树的笛卡儿积给出了两个概念的最小公共包含推理算法并指出了概念A,B的最小公共包含概念LCS(A,B)的大小size(LCS(A,B))是随着size(A),size(B)呈指数增长的.     

描述逻辑的粗糙扩展研究

由于传统的描述逻辑系统不适于表示不确定的、模糊的知识,本文将基于粗糙集语义的下近似和上近似引入描述逻辑系统中,使用一种简单的方法将传统描述逻辑进行扩展,介绍了粗糙描述逻辑的概念,在粗糙描述逻辑系统中我们可以使用适当的子概念和超概念来对某些模糊的知识进行约束表示。本文主要讨论描述逻辑ALC的粗糙扩展,介绍扩展后所得到的粗糙描述逻辑RALC的语法、语义和相关推理问题,探讨了使用粗糙描述逻辑来对不精确概念进行建模的基本思想,最后提出了一个RALC的可满足性问题的推理算法。本文的工作可以使得在描述逻辑中对不确定的知识进行形式化描述和推理更加方便。     

基于形式概念分析的粗糙描述逻辑研究

以往的粗糙描述逻辑(RDL)都是基于传统的粗糙集理论。实际上,经常会出现用形式概念表示一个概念的情况,此时一个自然的问题就是如何处理可能出现的不确定概念。把形式概念分析与粗糙集理论联系起来做为基础,给出可定义概念和不可定义概念的定义,并给出不可定义概念的上近似和下近似,这里的近似定义虽然不同于传统的粗糙近似算子形式,但是有很好的实用性。基于新的上下近似定义,把一组近似算子引入到描述逻辑的结构中,形成一种新的粗糙描述逻辑。给出了相应的语法和语义,最后还给出了扩展的Tableau算法,可以用来解决相应的推理问题。     

基于时钟周期的VHDL模拟算法

为了提高ＶＨＤＬ模拟器运行速度，使用了一种基于周期算法。这种算法利用同步电路的特点，通过忽略周期内部的定时信息得到很高的模拟性能。其缺点是这种算法只适用于同步描述，在实现ＶＨＤＬ模拟器过程中，设计了基于周期算法模拟核心和事件驱动算法模拟核心，对同步描述和非同步描述分别使用不同的模拟核心模拟，体现了协同模拟概念，经过实验，可知基于周期算法可以比较显著地提高ＶＨＤＬ模拟器速度。     

基于ALCQ(D)的CBR事例修正算法研究

CBR(基于事例推理)是人工智能领域的一个分支,它克服了知识获取的瓶颈问题,事例修正是CBR的关键步骤。以ALC为代表的描述逻辑已被充分应用到CBR中,但目前在基于描述逻辑的CBR中还没有比较有效的算法来判断检索到的相似事例是否需要修正和如何进行修正。ALCQ(D)是在ALC的基础上引入定性数量约束Q和有型域D得到的。提出的算法用ALCQ(D)概念来描述CBR源事例和目标事例,先假定检索到的相似事例能够解决目标问题,即假定目标事例和相似事例同时满足知识库,但这样可能会与知识库产生冲突;接着使用冲突检测机制来查找相似事例概念描述中导致冲突的概念;最后使用概念替换规则在TBox本体库中检索该概念的最相似概念去替换它自己。研究表明,该算法具有界限性、可靠性和完备性。通过一个实例对其进行检验,结果表明,该算法可以准确修正检索到的相似事例,解决目标问题。     

基于面向属性(面向对象)概念的对象粒的属性逻辑公式描述

研究基于面向属性概念、面向对象概念的对象粒的属性逻辑公式描述问题,讨论共有属性概念格和面向属性概念格、面向对象概念格的关系,在基于概念格的共有属性分析的对象粒描述方法基础上,给出基于面向属性概念格的可能属性分析的对象粒描述和基于面向对象概念格的必然属性分析的对象粒描述,分析属性逻辑公式语义构成的面向属性概念的外涵、面向对象概念的外涵的属性逻辑公式的结构特征,有助于应用对象粒的属性逻辑公式描述构建面向属性和面向对象的概念格.     

以学为主的IBL教学系统设计

本文介绍了基于行业的学习(IBL)教学法的基本思路,探讨了IBL教学法与建构主义学习的共同特点,介绍了IBL教学系统设计的主要内容,并以北京联合大学"计算机科学与技术(专接本)"专业学生为对象,说明IBL教学法的实施与效果。     

一种基于最大满矩阵生成概念格的算法

形式概念分析的核心是概念格,它在本质上描述了对象和属性之间的联系,表明了概念之间的泛化和例化关系,因此概念格的构造就显得尤为的重要。从形式背景的关系矩阵出发,扫描形式背景的行和列找出属性值为1的全部满矩阵,定义了最大满矩阵的概念,证明了最大满矩阵是概念矩阵的充要条件。并在此理论上提出了一种基于最大满矩阵生成概念格的算法,并对所提出的算法进行了理论论证。通过实例的运算,验证了该算法的有效性。     

多维概念格及其构造算法

传统概念格所蕴含的信息量是非常有限的,基于对多维数据序列的理解,重新描述和扩充了概念内涵,提出一种新的多维概念格,给出其渐进式构造算法。虽然新格的建立增大了格结构的复杂性,但能最大地保证数据的完备性,实现数据收集的全面性。通过实验验证了该算法是有效的。     

描述逻辑系统UEVN中概念的包含关系

描述逻辑中的非标准推理是目前研究者们所关注的焦点问题,它主要包括：最具体概念、最小公共包含、匹配问题及概念的重写等。过去人们主要研究那些不含数量限制的描述逻辑系统,该文研究的是描述逻辑系统UEVN中的一种重要的非标准推理,它同时含有了并、存在约束量词、全称约束量词和数字限制。利用定义UEVN中概念的描述树及描述树之间的同态关系,给出了概念之间包含关系的充要条件。     

一种基于ROI和多描述量化的图像传输方法

随着科学技术的进步和发展,图像已经成为了信息的一个重要来源,而图像中的重要信息往往只集中在部分区域。而且图像数据在信道中传输时,可能会发生数据包丢失或出错的问题。鉴于以上问题,在对图像ROI和多描述量化编码进行分析和综合的基础上,本文提出了一种结合图像感兴趣区域（ROI）提取和多描述量化,零树编码的图像传输方法。根据图像特征选定ROI区域,然后对ROI进行多描述量化编码,对其他区域进行普通的量化编码,试验表明此方法可以得到更好的重构图像。     

基于Iceberg概念格的最大频繁项集挖掘

最大频繁项集挖掘算法存在扫描数据集次数多和候选集规模过大等局限。基于Iceberg概念格模型,提出一种在Iceberg概念格上挖掘最大频繁项集的算法ICMFIA。该算法通过一次扫描数据集构建Iceberg概念格,利用Iceberg概念格中频繁概念之间良好的覆盖关系能快速计算出最大频繁项集所对应的最大频繁概念,所有最大频繁概念的内涵就是所求的最大频繁项集的集合。实验结果表明,该算法具有扫描数据集次数少和挖掘效率高的优点。     

基于描述逻辑的组合知识库推理

由于知识库的定义不同,相近领域的知识库不能相互利用已有知识进行推理。为了联合不同的知识库进行推理,通过对描述逻辑的表现形式进行扩展提出一种组合描述逻辑,并基于概念的相似性将不同的领域概念进行关联,给出组合描述逻辑的语法及语义以及相应的Tableau算法。通过实例表明,组合描述逻辑可以利用已有知识进行推理;组合描述逻辑可以将不同的知识库进行结合,为借用不同知识库的知识进行推理提供一条新的途径。     

基于扩展标记的改进本体概念分类算法

研究Pellet系统本体概念分类算法及其优化技术,在此基础上给出一种基于扩展标记的改进算法。该算法通过概念间已知的包含关系,控制分类过程中遍历时概念加入的顺序,并最大程度地双向传播这些关系,从而有效地降低概念包含测试的次数。验证结果表明,该算法的概念分类性能平均提高约22%。     

结合编码信息的单通道盲信号分离改进算法

针对同频调制多路线性混合信号的单通道盲分离,根据自适应跟踪信道参数和逐幸存路径处理原理的思想,在基于LMS跟踪的M-PSP算法框架下,提出了一种能减小计算复杂度的RLS-RPSP算法。该算法利用多路RLS收敛速度快的特点,通过分段设置幸存路径数来保留幸存路径,既能实现对多路信道响应的同步跟踪,又无需对初始响应作任何粗估计。理论分析和仿真结果表明,在具有近似相同的误码率性能情况下,不论非时变或时变信道,新算法相比LMS跟踪下的M-PSP算法,至少能降低一半的运算复杂度。     

描述逻辑系统εLN中概念最小公共包含推理研究

描述逻辑的非标准推理是上世纪末本世纪初研究者们提出来的一种新的推理机制,它主要包括最具体概念、最小公共包含、匹配问题以及概念的重写等等。非标准推理的提出主要是为了解决人们在知识库的构建、管理、维护等方面遇到的问题,它能为自下而上的知识库构建方式提供必要的支持,这些是传统的标准推理无法提供的。随着描述逻辑的运用越来越广泛,知识库的构建、管理、维护是人们无法回避的问题,因此描述逻辑的非标准推理的研究成为近年来描述逻辑研究者们所关注的热点问题。本文分析了描述逻辑中概念最小公共包含(LCS)推理机制的研究现状和存在的问题,针对目前LCS推理在同时处理存在限制和数量限制的不足,研究了描述逻辑系统εLN的LCS推理算法。首先定义了εLN中的概念描述树及其同态关系,利用描述树之间同态关系给出了概念间包含关系算法。然后通过定义描述树的笛卡尔积给出了εLN中的LCS推理算法,并指出该算法是多项式时间复杂的。     

一种改进的SIFT图像特征匹配算法

针对传统SIFT图像特征匹配算法因其特征描述算子维度过高而造成的计算量大、实时性差的问题,提出一种基于内核投影的改进SIFT图像特征匹配算法。传统SIFT特征匹配算法采用平滑加权直方图计算特征点的梯度模值和梯度方向。采用内核投影算法对其进行改进,使生成的特征描述算子的维度降低,从而能够提高特征匹配效率。实验结果表明,改进后的SIFT算法具有较高的匹配精度,同时匹配时间有所减少,使实时性得到提高。