基于自然语言处理的算法知识名称发现

网络中的很多程序资源在知识概念上有内在的联系,却没有超链接将它们连接在一起。将网络程序资源中的算法知识名称获取出来,组织成一个算法知识专家库文件,用于识别程序设计资源所含的知识点,即可将程序设计资源按知识点相互联系。为了自动获取程序资源中的算法知识名称,提出一种基于自然语言处理的算法知识名称发现方法。通过发现含有算法知识名称语句的字符串模式,从程序资源中提取可能含算法知识名称的字符串,从中找出最有可能出现在算法知识名称中的分词,并根据这些分词获取算法知识名称。实验结果表明,与原有人工整理出的算法知识名称集合相比,该方法新增了11.2%的算法知识点和13.6%的算法知识名称。     

语言真值直觉模糊逻辑的知识推理

针对格蕴涵代数、直觉模糊集及知识表示、基于语言真值直觉模糊代数的相关性质及运算方法,提出了六元语言真值直觉模糊代数的相关逻辑性质,并在六元语言真值直觉模糊知识表示的基础上,将模糊推理的CRI方法进行扩展,研究得出了六元语言真值直觉模糊推理的方法即6LTV-CRI算法。而后将直觉模糊推理与六元语言真值直觉模糊推理方法进行对比分析,验证了6LTV-CRI推理算法的合理性,并分析了其优缺点。     

基于 Siebel CRM 的电信业务的设计与实现*

随着企业的发展、信息技术的进步,以“客户为中心”的口号成为众多企业的经营理念;客户就是市场,逐渐成为企业竞争的唯一导向。针对传统客户关系管理系统的不足,利用Siebel系统在CRM 中的优势,设计出电信业的客户关系管理系统（CRM ）;利用Siebel CRM系统对其它系统的强大的支撑,实现电信业的系统集成,完全实现电信业的自动化经营;最终实现电信业的“以客户为中心”的理念,达到电信业存量经营的目标。     

基于未知环境状态新定义及知识启发的机器人导航Q学习算法

由于强大的自主学习能力, 强化学习方法逐渐成为机器人导航问题的研究热点, 但是复杂的未知环境对算法的运行效率和收敛速度提出了考验。提出一种新的机器人导航Q学习算法, 首先用三个离散的变量来定义环境状态空间, 然后分别设计了两部分奖赏函数, 结合对导航达到目标有利的知识来启发引导机器人的学习过程。实验在Simbad仿真平台上进行, 结果表明本文提出的算法很好地完成了机器人在未知环境中的导航任务, 收敛性能也有其优越性。     

企业各软件的数据共享和整合分析浅谈

本文主要根据大多数企业存在各种软件各自独立运行,各软件之间数据不能相互共享,一些旧软件或不适用的软件与目前主流操作系统不兼容等问题,分析问题并用接口和整合方法解决,此平台利用云计算技术,解决大多数企业建设信息平台投资大的问题,同时方便企业使用和维护.     

“A+一+X,B+一+Y”构式的分类及释义模板

该文以现代汉语中的“A+一+X,B+一+Y”格式为例,介绍了构建《现代汉语构式知识库》的初步工作。“A+一+X,B+一+Y”格式可根据其表义功能不同分为三个大类,十个小类。该文重点阐释了该构式表达“因果倚变义、事物交错义、状态交替义、动作行为交替义、周遍大量义、让步小量义”等6种意义的判定条件及相应的释义模板。     

基于概率支持向量回归的产品设计时间预测模型

为使产品设计时间预测既克服小样本、异方差噪声问题,又提供除预测值以外的其他有用信息,建立概率支持向量回归(PSVR)模型。首先,在异方差回归模型基础上设计概率约束条件,以使预测值以较大概率位于真实值的某邻域,结合具有参数不敏感损失函数的支持向量回归确定优化目标,提出PSVR。然后,将最大完工时间知识嵌入进PSVR的约束条件,用以确定真实值邻域的宽度,将交叉验证与遗传算法相结合以确定PSVR的相关参数。最后,以注塑模具设计的实例进行分析,结果表明基于PSVR的时间预测方法可同时提供有效的预测值和预测区间。     

Continual conversion of free fatty acid in rice bran oil to triacylglycerol by immobilized lipase

Rice bran oil containing 30–50% free fatty acid was continually converted to an oil containing more than 75% of triacylglycerol (TG) by means of immobilized lipase. The reaction was carried out at 60°C for 24 h with dehydration and reactant mixing by dry nitrogen flow under a positive nitrogen atmosphere. Enzymatic TG synthesis with evaporation by heating was not suitable because of the increasing peroxide value of the oil. Part of this article was presented at the annual meeting of the Japan Oil Chemists' Society at Sendai, Japan, October, 16, 1990.     

TESTS FOR FRACTIONAL INTEGRATION:A MONTE CARLO INVESTIGATION

Abstract. The performance of the Geweke-Porter-Hudak (GPH) test, the modified rescaled range (MRR) test and two Lagrange multiplier (LM) type tests for fractional integration in small samples is examined using Monte Carlo methods. Both the GPH and MRR tests are found to be robust to moderate autoregressive moving-average components, autoregressive conditional heteroskedasticity effects and shifts in the variance. However, these two tests are sensitive to large autoregressive moving-average components and shifts in the mean. It is also found that the LM tests are sensitive to deviations from the null hypothesis. As an illustration, the GPH test is applied to two economic data series.