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。     

Lerisk－i*框架自动建模与编辑工具介绍

在需求工程中,基于主体的i*建模框架(主要包括策略依赖模型及策略推理模型)已经成为最常用的早期需求建模与分析的工具之一,而且关于i*建模框架的编辑工具开发也有很多相关的研究工作。然而现有的这些工具往往只提供诸如模型图编辑、存储等基本功能,而笔者需要在需求工程小组的项目中为对需求文本进行建模的结果进行模型可视化,同时提供编辑存储及自动布局功能,并开发出新的基于i*建模框架的工具。文中首先对主流的i*建模工具进行了调研,研究了建模工具的基本功能,同时分析了其功能的不足点,在此基础上提出了新工具设计的功能补充点;然后对i*框架的布局问题进行介绍并详细描述了其自动布局算法的实现,给出了可视化工具的详细设计;最后在此工具的基础上,进行了实际需求文本的建模及模型编辑功能的实验,并将此工具与主流工具的功能进行对比,以展示本工具的功能特点。     

面向复杂评价模型的证据推理方法

证据推理方法针对多层结构的属性合成采用递归方式,其合成次数为评价属性树的分支结点个数,合成计算量较大.为减少计算量,文中提出一种非递归方式的合成方法,并对比两种合成方式的时间复杂度.为探究非递归方式处理各类不同置信结构分布的准确性和非线性特性,文中在三层结构的评价模型中,按照置信结构分布为和谐、准和谐和冲突分别计算综合属性的置信度和效用值,从公式推导和实验结果对比的角度分析两种合成方式的非线性特性,从相对误差的角度分析非递归方式计算结果的准确性.实验结果与算例证明文中方法的有效性.     

面向案例消耗推理的应急物资预测

面向案例推理（Case-Based Reasoning,CBR）的应急物资需求预测中,针对老旧案例影响推理结果精确度的问题进行了研究,给出了一种基于消耗策略的案例推理的应急物资预测方法。通过粗糙集属性依赖度的计算确定了案例属性之间的权重系数;针对地震应急数据特征提出了一种消耗策略的定义,确定消耗函数、消耗参数和消耗区间参数,采用消耗策略对各案例间的相似度进行优化调整,减小老旧案例的权重,进而不同程度地削弱老旧案例对案例匹配结果的影响,再从案例库中检索到与目标案例匹配的最佳源案例,从而决策出目标案例的处理方案;通过进行地震实例分析,验证了参数调节后的案例消耗推理的预测结果精度更高。该方法在应急救援的物资预测中有一定的借鉴意义。     

Geohash编码抗k近邻攻击的脆弱性分析

Geohash编码作为一种降维技术目前已应用于空间数据库和空间数据引擎中,但其安全性还有待进一步研究。文章关注Geohash编码存在的安全漏洞,从理论上分析了此种降维技术产生推理通道的原因,并提出一种基于k近邻查询的加密Geohash字段重构算法,通过观察大量k近邻查询响应中的明文信息进行统计推断并重构出加密Geohash的原始值。对加密兴趣点数据库进行重构实验,实验表明,观察到的查询响应数量越多,重构值的精确度越高。在Geohash编码精度为30 bit的情况下,当观察到100000到3000000次查询响应时,重构值与原始值平均误差为0.074%到0.015%。该实验揭示了Geohash编码在抵抗k近邻查询推理攻击方面的脆弱性及形成机理,将促进相关地理信息系统行业的安全应用与研究。     

融合共现推理的Faster R-CNN输电线路金具检测

为促进目标检测模型与电力领域业务知识有机融合,缓解金具样本间长尾分布问题,有效提升输电线路金具的自动化检测效果,提出了融合共现推理的Faster R-CNN(faster region-based convolutional neural network)输电线路金具检测模型。首先,深入研究输电线路金具结构化组合规则,通过数据驱动的方式以条件概率对金具目标间的共现连接关系进行有效表达;然后,结合图学习方法,利用学习并映射的共现概率关联作为共现图邻接矩阵,使用基线模型(Faster R-CNN)提取的特征向量作为图推理输入特征,以自学习的变换矩阵作为共现图传播权重,完成图信息传播并实现有效的共现推理模型嵌入。实验证明,融合共现推理模块的Faster R-CNN模型较原始模型提升了6.56%的准确率,对于长尾分布样本中数量较少的金具性能提升尤其显著。     

一种基于改进的多值因果图的近似推理

针对因果图的精确推理是NP难的,提出寻找近似的推理算法。根据以往文献中近似推理的原理,通过一种可能性比值,找到转化后的连接事件概率。该近似推理保证了多值因果图在推理过程中概率的归一性,最后用于实例得出的结果满足概率论知识且符合实际。     

基于帧间差异和证据推理的海事雷达目标提取方法研究

海事雷达通过多普勒效应和帧间差异,进行船舶的跟踪与识别,是海事监管和避碰的重要传感器。受环境因素影响,其往往提供大量虚假目标,干扰海事监管。针对该问题,以雷达图像为数据源,提出了一种基于证据推理(Evidential Reasoning Rule)规则的目标甄别方法。在该方法中,首先收集经过验证的识别结果,获取充足的船舶和虚假目标样本。然后,分析样本在多帧图像中的位移、方向等特征值,计算出位移、方向特征值与目标真实性的似然关系,即提供两条独立证据。最后,利用证据推理规则合成上述证据,实现组合判断。不同于其他滤波或分类算法,该方法基于原始雷达图像和概率推理,计算过程未做任何状态假设,识别结果更加准确可靠。在重庆长江朱沱镇的实地雷达监测案例研究中,该方法的识别准确性达90.81%,证明了其有效性。     

基于几何推理的坐标测量机测头选择及可达性分析

本文提出一种零件信息表示的模式—ＩＦＯＮＧ。ＩＦＯＮＧ可以满足智能检测规划系统的需要。利用ＩＦＯＮＧ提供的表面与其邻接表面的关系和特征描述等信息，给出建立用于测头选择及可达性分析的知识库的策略及方法。这种方法简单而有效，使得以基于知识的专家系统进行测头选择具有简单、高效和实用的特点。     

基于实例的刀具CAD系统关键技术研究

针对刀具设计，以三维软件为平台，对基于实例的刀具CAD系统的关键技术进行了研究。给出了刀具建模及参数化实现、实例库的建立、实例存储和实例评价的方法。