优化TLV编码规则

抽象语法标记ASN．1是一种ISO／ITU-T标准,描述了一种对数据进行表示、编码、传输和解码的数据格式。ISO协议体系中的应用层协议使用了ASN．1来描述它们所传输的协议数据单元。ASN．1取得成功的一个主要原因是它与几个标准化编码规则（如基本编码规则BER）相关。TLV编码是指先对Tag编码,再对Length编码,最后对Value编码。BER编码确定的编码方式就是这样的。在实际的通信中,通常特定类型编码中数据的长度是已知的,在数据字典中有明确的标识。提出了一种优化TLV编码的方法,使用一个比特的标志位,将长度字段作为编码中一个可选择的项目,而不是必须存在的项目,以此来缩短TLV编码的长度。在满足需求的前提下,优化后的TLV编码可以大幅度地提高数据传输效率。     

基于DSP的脉阶调制器数字控制系统

鉴于目前国内大部分无线电台的短波发射机脉阶调制器控制系统以模拟方式实现的现状,本设计方案在现有的脉阶调制器技术基础上对其控制系统进行数字化、智能化改造。基于TMS320VC33的脉阶调制器数字控制系统采用单极性三角波对称规则同步取样改进算法实现PSM PWM调制,随后又给出了开关模块循环通断的实现方案。计算机仿真结果表明,此方法易于实现,实时性好、精度高。     

基于派生文法的日—蒙动词短语机器翻译研究

本文探索了源语为日语,目标语为蒙古语的动词短语机器翻译系统的实现方式。基于主张日语不活用的派生文法,重新分析日语附加成分。将日语的词干和附加成分转换到蒙古语的词干和附加成分之后,运用蒙古语的语音规则来处理并生成动词短语。在此基础上试做了日—蒙动词短语机器翻译系统。对30篇日文报道的403个动词短语进行测试,取得了95.78% 的正确率。     

数据挖掘技术在高校课堂教学评价中的应用

数据挖掘技术目前在商业、金融业等方面都得到了广泛的应用,而在教育领域应用较少。数据挖掘中的关联规则挖掘能够发现大量数据中项集之间有趣的关联或相关联系,特别是随着大量数据不停地收集和存储,从数据库中挖掘关联规则就越来越有其必要性。文中从滁州学院教师档案数据库提取相关教师的记录,并结合课堂教学质量评估中的实际数据,利用改进的Apriori算法找出教师本身的素质与学生评价结果之间的内在关系。     

用于研究专家系统的另一神模型──判别树及其寄生树

本文提出的判别树是一种既系统又直观地描述判别思路的模型,寄生树是一种用来判定判别树中结点的子特征的判别树。在专家系统的研究中,应用本模型有三个优点：①可有条理地描述、整理复杂的分类判别知识;②易于转换出相应的产生式规则或框架形式的知识库;③能清晰直观地指导设计高效的判别推理机。     

基于历史数据和多目标优化的测试用例排序方法

针对如何提高测试用例序列的揭错效率和回归测试效益问题,提出一种基于历史数据和多目标优化的测试用例排序方法。首先,根据测试用例的文本主题相似性和代码覆盖相似性对测试用例集进行聚类,并根据历史执行信息对测试用例间的执行失败关系进行关联规则挖掘,从而为后续过程做准备;然后,利用多目标优化算法对每个类簇内的测试用例进行排序,在此之后生成最终排序序列,使相似的测试用例分隔开;最后,利用测试用例间的关联规则,动态调整测试用例执行次序,从而使可能失败的测试用例优先执行,以进一步提高缺陷检测效率。与随机排序方法、基于聚类的排序方法、基于主题模型的排序方法、基于关联规则和多目标优化的排序方法相比,所提方法的平均故障检测率（APFD）平均值分别提高了12.59%、5.98%、3.01%和2.95%,基于成本的平均故障检测率（APFDc）平均值分别提高了17.17%、5.04%、5.08%和8.21%。实验结果表明,所提方法能有效提高回归测试效益。     

水风光互补适应性调度的集合卡尔曼滤波方法北大核心CSCD

水风光互补是实现能源转型、助力碳中和的重要途径。传统的水风光互补中长期调度模型,忽略了气候变化和人类活动引起的水风光资源变异,得到的静态调度规则难以适应变化环境。为此,本研究采用集合卡尔曼滤波技术开展适应性调度研究。首先进行确定性优化调度,得到最优运行轨迹;其次识别调度函数的决策变量与自变量,构建线性调度函数;最后采用集合卡尔曼滤波动态更新调度函数的参数,形成适应性调度规则。以锦屏一级水电站及周边风、光电站为实例,研究表明适应性调度规则较常规调度和静态调度,在检验期年均发电量分别提高6.45亿k W·h和0.53亿k W·h,说明论文所提方法可有效追踪最优轨迹的变化来适应变化环境。     

A decision support tool for the diagnosis of breast cancer based upon Fuzzy ARTMAP

This paper presents research into the application of the fuzzy ARTMAP neural network model to the diagnosis of cancer from fine-needle aspirates of the breast. Trained fuzzy ARTMAP networks are differently pruned so as to maximise accuracy, sensitivity and specificity. The differently pruned networks are then employed in a cascade of networks intended to separate cases into certain and suspicious classes. This mimics the predictive behaviour of a human pathologist. The fuzzy ARTMAP model also provides symbolic rule extraction facilities and the validity of the derived rules for this domain is discussed. Additionally, results are provided showing the effects upon network performance of different input features and different observers. The implications of the findings are discussed.     

A dialectical model of assessing conflicting arguments in legal reasoning

Inspired by legal reasoning, this paper presents a formal framework for assessing conflicting arguments. Its use is illustrated with applications to realistic legal examples, and the potential for implementation is discussed. The framework has the form of a logical system for defeasible argumentation. Its language, which is of a logic-programming-like nature, has both weak and explicit negation, and conflicts between arguments are decided with the help of priorities on the rules. An important feature of the system is that these priorities are not fixed, but are themselves defeasibly derived as conclusions within the system. Thus debates on the choice between conflicting arguments can also be modelled.The proof theory of the system is stated in dialectical style, where a proof takes the form of a dialogue between a proponent and an opponent of an argument. An argument is shown to be justified if the proponent can make the opponent run out of moves in whatever way the opponent attacks. Despite this dialectical form, the system reflects a declarative, or relational approach to modelling legal argument. A basic assumption of this paper is that this approach complements two other lines of research in AI and Law, investigations of precedent-based reasoning and the development of procedural, or dialectical models of legal argument.Supported by a research fellowship of the Royal Netherlands Academy of Arts and Sciences, and by Esprit WG 8319 Modelage.     

网络侵权行为的认定与分析

文章以案例形式分析了网络侵权行为,介绍了《侵权责任法》第36条第2款规定的＂提示规则＂以及第3款规定的＂知道规则＂。文章进一步通过分析＂提示规则＂以及＂知道规则＂,从法理上厘清了争议焦点—网络服务提供商是否＂知道＂或者说＂应当知道＂其行为存在或构成侵权行为。