基于规则学习的空间变换方法及其应用

人工智能领域中的许多问题经常涉及到空间变换。本文提出了一种基于规则学习的空间变换方法，该方法可以应用到智能控制、模式识别、知识获取等方面。本文中给出的智能机器人控制方面的数字实验结果表明，基于规则学习的空间变换方法不仅具有重要的理论意义，而且具有广阔的应用前景。     

MIMO信道中衰落信号的空域相关性评估

将MIMO(多输入多输出)信道建立为Nakagami衰落信道,进一步推导单元天线接收多径衰落信号的空域相关系数的通用解析式,并在均匀分布、余弦分布、高斯分布和拉式分布的来波功率角谱下分别进一步评估接收信号的空域相关性,分析各参数对相关系数的影响,比较各种来波功率角谱下相关性的数值结果,这些对于准确分析MIMO系统性能与设计MIMO多天线系统是十分必要的.     

Object-Oriented Optimization Approach Using Genetic Algorithms for Lattice Towers

A new approach is presented for the optimization of steel lattice towers by combining genetic algorithms and an object-oriented approach. The purpose of this approach is to eliminate the difficulties in the handling of large size problems such as lattice towers. Improved search and rapid convergence are obtained by considering the lattice tower as a set of small objects and combining these objects into a system. This is possible with serial cantilever structures such as lattice towers. A tower consists of panel objects, which can be classified as separate objects, as they possess an independent property as well as inherent properties. This can considerably reduce the design space of the problem and enhance the result. An optimization approach for the steel lattice tower problem using objects and genetic algorithms is presented here. The paper also describes the algorithm with practical design considerations used for this approach. To demonstrate the approach, a typical tower configuration with practical constraints has been considered for discrete optimization with the new approach and compared with the results of a normal approach in which the full tower is considered.     

高性能永磁同步电机交流伺服系统的研究

介绍了永磁同步电机的数学模型，叙述了空间电压矢量脉宽调制(SVPWM)的原理，构建了永磁同步电机交流伺服系统，并对上述电机模型，SVPWM算法以及伺服系统进行了仿真实现。     

基于空间局部偏离因子的离群点检测算法

针对空间数据集的特性,提出一种基于空间局部偏离因子(SLDF)的离群点检测算法。利用SLDF度量空间点对象的离群程度,计算空间数据集中点对象的SLDF值并对其进行排序,将取值较大的前M个点对象作为空间离群点。实验结果表明,该算法能较好地检测空间局部离群点,其有效性与准确性均优于SLZ算法,适用于高维大数据集的空间离群点检测。     

基于语义的p2p路由算法研究综述

路由算法在P2P网路中占有重要的地位,资源的定位、查找均依赖于高效的路由算法。传统的P2P网络采用分布式哈希表来进行路由,是与资源的自然语义内容无关的算法,或者说分布式哈希表破坏了自然语言的语义内容。最近10年以来,语义路由算法在P2P网络中逐渐兴起。随着语义网的提出,本体成为自然语言研究方面的热点。语义覆盖网正是基于本体的知识体系构建的。而随着社交网路的兴起,又提出了语义小世界的概念。LSI、LSH、VSM以及各中聚类算法均在P2P网络的语义路由中得到了广泛的应用。     

基于改进的VSM的词义排歧策略

为了提高词义排歧的准确率,提出了一种基于改进的向量空间模型(VSM)的词义排歧策略,该模型在提取特征向量的基础上,考虑了语法、词形、语义等因素,计算语境相似度,并引入搭配约束,改进了算法的效果,在开放测试环境下,词义标注正确率可达到80%以上。实验结果表明,该方法对语境信息的描述更加全面,有利于进一步的语义分析。     

新一代土地资源信息系统的开发与设计研究

通过在ARC／INFO支持下，利用VB6．0研究，开发土地资源管理系统，深入讨论了基于GIS的土地资源信息系统的开发和设计关键技术，提出了基于GIS的土地资源管理系统对土地利用的深远作用和意义，展望了它的前景。     

基于概念的文本类别特征提取与文本模糊匹配

文本信息特征提取和文本分类是当前智能信息服务系统基础研究的重点。该文给出一种新的类别特征提取与文本匹配方法。首先对术语特征权进行了综合计算,然后基于概念网络术语—概念映射关系,将特征权由术语空间转换到概念空间并做权值限幅处理。在此基础上,通过对概念进行类内和类间的统计分析,得到类别特征的均值与方差两个向量,通过模糊距离计算来对文本进行类别匹配。该文方法克服了传统IDF方法缺点,能有效地从概念上提取文本类特征,提高文本自动分类的准确性。     

中关村航空科技园空间模式规划研究

根据基地现状条件,中关村航空科技园规划设计以塑造"桃花源"理想空间模式作为中心理念,设置两条视线控制线通过基地中心,并使之与两条规划道路形成曲尺型开敞空间,并采用"欲表先抑"、"大疏大密"等多种手法,塑造具有东方意蕴的空间特色和环境氛围.