基于参考度的关联规则挖掘

针对现有关联规则挖掘的评价标准存在的问题,提出在评价标准中增加参考度,并给出了参考度的定义和基于参考度的关联规则挖掘算法。利用参考度将关联规则分为正关联规则、负关联规则和无效关联规则,从而可以用算法挖掘带有负项的关联规则。最后给出了新算法的实验分析。     

一种基于符号逻辑的神经元模型和电路实现

为了实现基于符号逻辑的神经网络系统,本文定义了一种逻辑神经元模型,并采用了电流型CMOS工艺实现这种神经元电路的各种逻辑功能,最后通过电路模拟,证明设计的正确性。     

采用脉冲宽度调制技术实现人工神经网络

该文提出了一种采用脉冲宽度调制(PWM)技术实现的人工神经网络(ANN),神经网络的权值采用数字存储器存储,突触电路由开关组成,电容积分电路和电流采样保持电路完成输入信号和权值信号的乘加运算,输出采用双电流镜。电路结构简单,易于集成,可用于构成前馈网络,如实现异或运算的人工神经网络。     

一种双边多议题自治协商模型的研究

针对电子商务应用,该文提出一种双边多议题自治协商模型。该模型用几种向量对协商议题进行形式化描述;定义两种效用评价函数刻画效用评价机制;引入贝叶斯决策理论,实现协商过程agent自学习;对传统合同网协议进行扩展,用于控制双方的协商交互;结合agent自学习,给出了3种提议策略。实验表明该模型是有效的,具有较强的实用性。     

时间序列数据的分段线性表示

在时间序列分段线性表示(PLR)基础上,提出一种新的基于特征点的分段方法,克服采用单一误差算法的模型失配问题,更加准确地反映过程状态的变化.     

基于多Agent的SOC模型

传统的网络安全技术都是静态的,如IDS,不但响应不够及时,而且错检和漏检的概率也大.论文提出了一个基于多Agent的安全运维中心(SOC)模型,定义了感知Agent、消息Agent、分析Agent、警告Agent、管理Agent,在此基础上,设计了一个基于这些Agent的SOC.实验表明,该SOC具有实时性好、错检和漏检率低的特点.     

确定氧化钇微细粉制备条件的神经网络方法

氧化钇微细粉的制作过程中，微细粉的颗粒粒径及品质质量涉及到制作过程中的料液浓度、沉淀温度、草酸浓度、分散剂用量、热分解温度等多种影响因素，须经大量的探索和试验才得以确定每一项工艺参数。本文提出建立人工神经网络模型，将已有的实验参数作为神经网络的学习样本，训练网络模型，然后利用经过学习后的模型的容差和智能特性，为氧化钇微细粉的制备确定所需的工艺条件。实验结果显示神经网络方法具有比较高的准确性。     

三维三值细胞结构

本文研究了一种三维空间的逻辑结构,阐述了它们的某些特性,导出了三维阵列有向图的若干性质和定理,并应用它们进行了三值细胞结构的逻辑设计。最后,通过与二进制胞腔阵列的比较,表明这种三维三值细胞结构对于实现模拟人的高级功能将很有价值,而且有可能成为一种“超”超大规模集成技术的新概念。     

回归神经网络中样本特征记忆的反馈控制方法研究

分析了具有遗忘特性及信息锁存能力的状态回归神经网络的计算方法。针对多输入多输出时序样本,提出了更能反映网络短时记忆能力以及时序样本数据物理特性的同时刻反馈控制和计算方法。实验结果显示,该文提出的方法对时序样本的学习和记忆不但具有更高的准确性,而且不增加计算的复杂性。     

一种基于粗糙集理论的智能故障诊断新方法

论文针对基于规则的故障源分离与定位方法中的一个关键问题,即诊断规则的获取,利用粗糙集的基本原理构造出了一种用于规则提取的新方法,其中包括了用于对故障决策表,即故障字典,进行属性约简的改进算法和属性值的顺序约简算法。该方法能够迅速从故障字典中提取出诊断规则,并揭示出故障信息内在的冗余性。最后实例应用的结果表明了该方法的有效性,尤其是在不完全信息情况下的有效性。