注塑产品动态装配模型的集成知识模型研究

基于MBR(基于模型的推理)技术，建立了注塑模具动态装配结构模型；基于RBR(基于规则的推理)技术，应用面向对象的规则模型(OOR)，建立了动态装配规则的知识表示模型。最后，该文将两种知识表示模型集成，建立了完整的知识模型，为整个系统的后续工作奠定了基础。     

基于神经网络的数控机床位置控制的研究

本文提出了一种新型的神经网络结构的位置控制器，给出了该控制器的学习算法，并进行了数控机床位置伺服系统的仿真实验，结果表明这种控制器性能优越，自适应能力强。     

Extended Reflexive Ontologies for the Generation of Clinical Recommendations

Decision recommendations are a set of alternative options for clinical decisions (e.g., diagnosis, prognosis, treatment selection, follow-up, and prevention) that are provided to decision makers by knowledge-based Clinical Decision Support Systems (k-CDSS) as aids. We propose to follow a “reasoning over domain” approach for the generation of decision recommendations by gathering and inferring conclusions from production rules. In order to rationalize our approach, we present a specification that will sustain the logic models supported in the knowledge bases we use for persistence. We introduce first the underlying knowledge model and then the necessary extensions that will convey toward the solution of the reported needs. The starting point of our approach is the proposition of Reflexive Ontologies (RO). Here, we go a step further, proposing an extension of RO that includes the handling and reasoning that production rules provide. Our approach speeds up the recommendation generation process.     

基于CRF和规则相结合的地理命名实体识别方法

为了识别文本中海量的地理命名信息,以CRF(条件随机场)模型识别为基础,加入制定的规则,来提高CRF模型识别的召回率,从而提高整体的地理命名实体识别效果。通过选取适合的地理命名实体识别的特征模板,验证特征的有效性以及分析CRF模型识别结果中的未识别实体样本,设计针对未识别实体的规则用以修正识别结果。实验表明,对地名和组织名结合规则进行修正后的F值达到了91.61%和85.74%,有了显著提高。     

地下结构震害风险信息融合方法研究

为提高地下结构震害风险判决的科学性和智能化水平,提出一种基于证据理论的地下结构震害风险信息融合方法。在地下结构震害风险智能监测的基础上,根据震害风险融合原理,构建基于智能监测和专家判决的地下结构震害风险融合模型。遵循证据理论的原则和模型规则,构造统一的地下结构震害状态空间和风险概率表达方式,建立风险融合证据框架,确定判决规则,设计风险融合证据模型组件。计算结果表明,该模型能有效提高地下结构震害信息诊断的可信度,充分显示了该融合模型组件的有效性。     

基于显著区域的行人检测算法

针对经典行人检测算法(HOG+SVM algorithm)因滑动窗口滑动次数过多引起的计算量过大问题,提出一种基于显著区域的行人检测算法。把提取的显著度和原图结合得出有效图,实现由整张图像行人检测到局部有效图行人检测的转变;用贝叶斯准则将有效区域和基于协方差的行人检测有机结合,达到在降低计算量的同时提高检测准确率的效果。在公开数据集INRIA上的实验结果表明,该算法降低了计算量,明显改善了误检率。     

一种基于EQ规则的组合服务运行时自适应方法

组合服务通常运行在开放、变化和不确定的互联网环境中.动态复杂的运行环境,使得组合服务的执行具有不确定性和不可靠性,从而制约了服务组合技术的实际可用性.针对该问题,面向环境的分析与建模,提出了一种基于EQ规则的组合服务运行时自适应方法.该方法在记载组合服务的执行日志和各备选服务的运行环境数据的基础上,挖掘得到反映“一个备选服务在特定的环境状态下所表现出的质量会如何”的EQ规则库,从而指导组合服务如何响应实时产生的各类环境变化事件,以驱动组合服务的运行时自适应,保障其可靠运行.仿真实验结果表明:该方法能够提高组合服务在动态环境中的服务质量,增强其运行稳定性,是一种有效的组合服务运行时自适应方法.     

无线传感器网络中APIT-HR定位算法

针对无线传感器网络(WSNs)中近似四面体内点(APIT)质心定位算法计算复杂度高、定位精度差的问题,提出一种基于RSSI值折半的APIT (APIT-HR)质心定位算法.该算法以未知节点与三角形中的两个锚节点同时感知第三个锚节点的RSSI值进行比较并确定未知节点的存在区域,再以该区域质心作为定位结果.以面积规则和圆交域质心法改善APIT算法中存在的一些缺陷.仿真实验表明:相对于原始的APIT质心定位算法,APIT-HR算法降低了计算复杂度,提高了定位覆盖率和定位精度,定位误差缩小了22.8％.     

基于分类修正的多证据合成方法

鉴于传统冲突量参数无法有效地衡量证据间的相似程度, 提出一种基于分类修正的多证据合成方法, 以解决证据合成中的高冲突悖论和“0”悖论. 首先, 利用证据距离参数、冲突量参数和方向角度参数共同衡量各证据间的相似程度, 将证据分为一致证据、不冲突证据、低冲突证据以及高冲突证据4 类; 然后, 利用3 个参数赋予各类证据不同的修正系数; 最后, 利用Dempster 规则对修正后的证据进行合成. 算例分析表明, 所提出的方法能够较好地解决高冲突悖论和“0”悖论, 而且保留了证据理论优良的数学性质.