专家系统研究现状与展望

回顾了专家系统发展的历史和现状.对目前比较成熟的专家系统模型进行分析,指出各自的特点和局限性.最后对专家系统的热点进行展望并介绍了新型专家系统.     

基于Erlang的多核并行计算N-皇后问题

为了充分利用多核CPU的资源,利用并行计算来处理问题已逐渐成为主流。利用Erlang中的并行机制计算N-皇后问题,设计并实现了并行计算N-皇后问题的算法。实验结果表明,该算法有效地提升了多核计算机资源的利用率,提高了求解问题的效率。此外,由于Erlang本身具有数据处理上限只受硬件处理能力限制的特性,算法可扩展性也比较强。     

低专利风险的开源编译器移植

在对主流的开源编译系统进行调研的基础上,结合优秀的GCC编译系统与LLVM编译系统,探索了其基础架构与移植方法,并对各自的移植专利风险进行了评估,为处理器厂商开发编译器工具链,完善软硬件开发平台和提升硬件性能提供了新的解决方案.     

反病毒引擎硬件加速技术研究

本文首先指出软件型反病毒引擎无法满足高速网络数据处理需求的现状,分析了硬件加速的历史和特点,进而分别总结了通过ASIC和GPU两种硬件实现反病毒引擎加速的研究现状,讨论了面临的问题。同时,介绍了安天实验室在这两个领域中已取得的研究进展,并分析了主要实现思路。     

机电产品设计专家系统的研究与开发

探讨了设计型专家系统的特点,采用面向对象的设计方法,建立了集设计、分析、计算与图形处理于一体的机电产品设计专家系统,论述了该专家系统的结构、知识表示方法、推理机制及构建策略。该设计专家系统的建立,必将克服机电产品设计周期长、经济性能差的缺点．促进产品设计的自动化和智能化．     

连续属性离散化的Imp-Chi2算法

连续属性离散化是机器学习和数据挖掘领域中的一个重要问题,离散化是否合理决定着表达和提取相关信息的准确性。经过研究Chi2系列算法,提出一种新的基于属性重要性的连续属性离散化方法——Imp-Chi2算法,该算法依据属性重要性程度对属性离散化的顺序进行了合理的调整,能够更准确地对连续属性进行离散化。文章通过C4.5和支持向量机分别对离散化后的结果进行了实验,在实验过程中,提出一种训练集类比例抽取方法,避免了训练集随机抽取的不均匀性。实验结果证明了所提算法的有效性。     

格值信息系统的粗糙熵与不确定度量

在格值信息系统中引入知识粗糙熵、粗集粗糙熵与不确定度量的概念,得到了相应的重要性质。证明了在格值信息系统中,知识粗糙熵随着知识颗粒变大、分类变粗而单调增大,或者随着知识颗粒变小、分类变细而单调减小。进一步通过讨论它们之间的联系说明了粗集的粗糙熵可以更精确地度量粗集的粗糙程度。这些结论为格值信息系统的知识发现奠定了一定的理论基础。     

具有时变时滞耦合的二阶多主体系统的编队控制

多主体系统的编队控制是一类重要的网络协同控制问题.研究了在有向连接拓扑结构下,具有时变时滞耦合的二阶多主体系统的编队控制问题.通过一种多层领导机制的框架建模,得到了时不变编队、时变编队和时变轨迹追踪3种编队问题的充分性条件,并证明了各种预期队列是以指数的收敛速度形成的.数值仿真进一步验证了理论结果的正确性,为该理论在实际中应用起到指导作用.     

Finite‐time formation control of multiple nonholonomic mobile robots

This paper considers finite‐time formation control problem for a group of nonholonomic mobile robots. The desired formation trajectory is represented by a virtual dynamic leader whose states are available to only a subset of the followers and the followers have only local interaction. First of all, a continuous distributed finite‐time observer is proposed for each follower to estimate the leader's states in a finite time. Then, a continuous distributed cooperative finite‐time tracking control law is designed for each mobile robot. Rigorous proof shows that the group of mobile robots converge to the desired geometric formation pattern in finite time. At the same time, all the robots can track the desired formation trajectory in finite time. Simulation example illustrates the effectiveness of our method. Copyright © 2012 John Wiley & Sons, Ltd.     

基于认知语言学解释英语名词词组的多重前置修饰语语序

名词词组是指以一个名词为核心词(Head Noun)为中心,在其前面或后面加上修饰词而组成的名词性词组。其中以多重前置修饰语结构的名词词组(multi-pre-modification noun phrase,简称MP-NP)最为难理解。本文基于认知语言学的理论框架,从"概念化",范畴化",识解过程"等方面对MP-NP语序进行解释,揭示出MP-NP结构的人类体验基础。