汤亭亭《中国佬》的新历史主义解读

运用新历史主义的观点,尤其是"大历史"、"小历史"和"历史是话语"等观点,解读了《中国佬》的"金山故事"。挖掘出被掩藏和遗忘的华裔历史,打破沉默使弱势话语发出了响亮的声音,成为重塑华裔男性自我和文化身份的话语行为。     

基于连续型条件属性的模糊规则约简算法*

针对粗糙集对于连续域属性决策表的处理能力差以及不容易获得模糊集之间关系等问题,提出一种将模糊集和粗糙集结合起来的连续型条件属性模糊规则约简算法。该算法首先引入三角隶属度函数将连续属性值转换为模糊值,并使用离散模糊神经网络方法获得数据集之间关系。实例验证表明,采用该算法,用户可以根据实际决策需要和领域知识更改阈值,从而获得满意的模糊规则结果。     

时间上下文的属性限制及一致性分析研究*

首先分析了本体创建的一般过程,定义了一组时间关系的表示函数及通用的时间限制性公理;在此基础上设计一个面向带时间特征的概念属性逻辑关系一致性分析算法;最后,直接针对本体概念的时间属性,设计了一个时间属性值描述的一致性分析算法。实际应用表明,提出的两个算法,既能有效地实现带时间侧面的本体属性的一致性检查,又能针对时间属性本身消除其不一致性。上述算法可应用于带时间上下文的本体创建中分析并检查其一致性。     

基于Petri网的信息流安全属性的分析与验证*

信息流安全属性的定义均基于不同的语义模型,很难作出比较,以Petri网作为描述安全系统的统一模型,在Petri网上定义四种常见的安全属性,并分析它们之间的逻辑关系。在信息流安全属性验证方面,传统的方法称为展开方法,该方法适用于确定型系统,而对于非确定型系统,该方法是可靠的,但不完备。进一步对Petri网上已经定义的四种属性给出可靠完备的验证算法,并开发出相应的验证工具。最后通过实例说明了验证方法在搜索隐通道方面的应用。     

Java 反射技术浅谈

反射是指程序可以访问、检测和修改它本身状态或行为的一种能力。通过反射,Java程序可以加载一个运行时才得知名称的class,得到其完整内部信息,并创建其对象,或对其属性进行设值,或调用其方法。反射是提高Java程序的灵活性和可扩展性至关重要的技术,它使得Java软件系统具有自适应能力。     

使用控制模型中可变属性的值域安全分析

属性的可变性是使用控制模型的一个重要特征.可变属性的更新会影响或改变系统的状态和使用决策,而可变属性值域是其变化形式最直接的表现.基于此,从可变属性的值域方面分析探讨其安全问题,包括它的有限性、可被检测性及其变化粒度;同时提出相应的一些定理或规则,从而初步解决可变属性的值域安全问题.     

结合浮动车技术的SCATS自适应控制策略生成技术

针对SCATS信号控制系统存在的两个问题:相位差实时优化能力差和备选方案固化,尝试结合浮动车技术研究了SCATS自适应控制策略生成技术。通过改进地图匹配算法,提高浮动车路段行程时间估计精度,从而提高相位差实时优化能力以及模型的输入数据精度。同时根据实时的检测器数据和浮动车数据,采用模糊神经网络以及多属性决策技术自适应生成控制区域交叉口的配时参数。最后,以上海某SCATS控制区域为仿真路网,以SCATS采集的检测器数据及浮动车数据为仿真输入数据,以Paramics V6为仿真平台对本文模型进行验证,结果表明能够提高系统的控制效率。     

基于不确定信息条件下的多属性群组决策评价模型

建筑安全管理的复杂性要求将决策者的知识和经验有效结合以利于做出正确的决策判断.逼近理想解排序方法(TOPSIS)作为一种实用且有效地处理多属性决策问题的方法被广泛地应用到建设管理领域.将该方法与灰数理论相结合,通过建立不确定信息条件下的多属性群组决策模型来进行建筑安全绩效评价.首先采用区间型灰数矩阵描述专家评价信息的不确定性;其次引入线性变换函数对灰数评价矩阵进行规范化处理以改善评价信息偏差问题,并采用明可夫斯基距离函数来克服传统TOPSIS方法中初始权重影响过大的缺陷;最后结合建筑安全绩效评价实例证明该模型算法的科学性和有效性,并易于拓展到类似决策评价中.     

英语情态动词情态意义辨析

英语情态动词具有复杂的情态意义,可用来表示允许/可能/能力、义务/必然、意愿/预测等意义。因其多义性及中国英语习者受中文母语和文化的影响,在英语教学中情态动词则成了一大难点。通过对其情态意义进行辨析,理解其用法,可以促进英文写作和翻译水平的提高,避免情态动词的误用和滥用。     

基于遗传算法的神经网络油水层识别

文章研究了基于遗传算法的神经网络油水层识别方法,针对神经计算存在因输入信息空间维数较大而使网络结构复杂、训练时间长,以及因冗余属性使网络拟合精度不高等缺点,提出了基于粗集属性约简方法降低了输入信息的空间维数、减少了运算量和简化了神经网络的拓扑结构,利用遗传算法提高神经网络的训练速度。实验结果表明：将混合智能计算方法应用于油水层识别中效果显著,其学习训练速度和拟合精度远优于传统BP神经网络算法。