基于高速摄影传感器的气液两相流型分层模糊识别

气液两相流流型的客观和智能识别对两相流其它参数测量具有重要意义。用高速摄像机作为检测传感器,获取内径为50 mm 的绝热垂直管段内气液两相流流型图像,提取流型灰度图像的均值、标准差及二值图像的最大物体面积、宽度和高度五个特征向量,采用分层模糊推理方法实现泡状流、块状流、塞状流和乳沫状流的流型识别。对于131幅实验图像,该方法的识别正确率平均达到93.13%。     

基于北斗卫星通信的航天测控频段故障诊断系统设计

针对传统航天测控频段故障诊断方法受到信息传输时延影响而导致诊断精准度低的问题,提出基于北斗卫星通信的航天测控频段故障诊断系统设计;硬件结构设计了判断故障类型的波头信号检测模块;通过地面接收机接收卫星发出的微弱信号,计算本机晶振脉冲数,以此修改北斗卫星通信数据;利用北斗授时模块,保证了输出时间的准确性,避免了延迟问题;软件部分用逻辑推理设计航天测控频段故障诊断流程,并使用北斗卫星诊断技术,纠正误差;由实验结果可知,该系统信号线松动脉冲信号诊断结果与实际情况一致,陀螺输出角度量漂移与实际值一致,误差为0,具有精准诊断结果.     

融合知识表示和深度强化学习的知识推理方法

知识推理是解决知识图谱中知识缺失问题的重要方法,针对大规模知识图谱中知识推理方法仍存在可解释性差、推理准确率和效率偏低的问题,提出了一种将知识表示和深度强化学习相结合的方法RLPTransE.利用知识表示学习方法,将知识图谱映射到含有三元组语义信息的向量空间中,并在该空间中建立强化学习环境.通过单步择优策略网络和多步推...     

跨媒体分析与推理技术研究综述

当前,以网络数据为代表的跨媒体数据呈现爆炸式增长的趋势,呈现出了跨模态、跨数据源的复杂关联及动态演化特性,跨媒体分析与推理技术针对多模态信息理解、交互、内容管理等需求,通过构建跨模态、跨平台的语义贯通与统一表征机制,进一步实现分析和推理以及对复杂认知目标的不断逼近,建立语义层级的逻辑推理机制,最终实现跨媒体类人智能推理...     

Symbolic Reasoning About Quantum Circuits in Coq

A quantum circuit is a computational unit that transforms an input quantum state to an output state.A natural way to reason about its behavior is to compute explicitly the unitary matrix implemented by it.However,when the number of qubits increases,the matrix dimension grows exponentially and the computation becomes intractable.In this paper,we propose a symbolic approach to reasoning about quantum circuits.It is based on a small set of laws involving some basic manipulations on vectors and matrices.This symbolic reasoning scales better than the explicit one and is well suited to be automated in Coq,as demonstrated with some typical examples.     

一种基于图注意力的双分支社会关系识别方法

从图像中挖掘人物间的社会关系在刑侦、隐私防护等领域有重要的作用。现有的图建模方法通过创建人际关系图或构建知识图谱来学习人物关系,取得了良好的效果。但基于图卷积神经网络（GCN）的方法一定程度上忽略了不同特征对特定关系的不同程度的重要性。针对上述问题,提出了一种基于图注意力的双分支社会关系识别模型（GAT-DBSR）,第一个分支提取人物区域以及图像全局特征作为节点,核心是通过图注意力网络和门控机制去更新这些节点以学习人物关系的特征表示。第二个分支通过卷积神经网络提取场景特征来增强对人物关系的识别。最终对两个分支的特征进行融合并分类得到所有的社会关系。该模型在PISC数据集的细粒度关系识别任务上的mAP达到了74.4%,相比基线模型提高了1.2%。在PIPA数据集上的关系识别准确率也有一定的提升。实验结果表明了该模型具有更优越的效果。     

基于产生式探井决策专家系统的研究与应用①

基于产生式的探井决策专家系统以人工智能为理论,采用产生式知识表示方法,以油井钻探数据为依据,将获取的探井专家经验知识存入知识库,通过高效的推理,给出合理的决策方案,提高探井工程效率。     

基于多模式组合推理机制的确诊方法研究

基于经典专家系统模型建立的疾病诊断系统仅单次性地推理和知识运用,知识资源利用效率低、准确度低、对比度缺失。为此,研究以确诊山羊疾病为例,引入多模式组合推理确诊机制,设计诊断系统体系架构,构造源于概率的自学习贝叶斯推理和基于模式识别的语义距离测度的不同理论背景的多模式组合推理诊断算法。实验结果表明,组合推理诊断模型提高知识库利用率,增加了对比度,准确率达到85%,取得较好的综合诊断效果。     

改进证据推理的联合防空作战效能评估模型

根据证据理论在处理不确定性推理问题时的优势,运用证据理论对联合防空作战效能进行评估。首先建立基于证据推理的基本模型,然后引入模糊数学方法来处理具有模糊概念或推理关系的复杂问题,并且还考虑了实际问题中可能出现的加权证据或者相关证据的情况,提出了利用改进的证据模型进行联合防空作战效能评估的方法。通过实例分析,证明了改进证据推理模型在联合防空作战效能评估中的实用性与有效性。     

基于粗糙集数据分析的可拓推理机制研究

目前可拓变换推理中的可拓变换主要依靠历史资料、人为指定或过往经验来进行,这大大制约了可拓变换在智能化推理中的应用。为解决此问题,提出了一种基于粗糙集数据分析的可拓推理机制。该机制首先采用粗糙集对数据进行分析来获取分类及规则知识,然后利用这些知识来指导可拓推理,从而实现了可拓变换及推理的可控性和高效性,为可拓推理的智能化应用莫定了基础。