基于主题概念抽取的多文档文摘方法

提出一种应用于多文档文摘的有效概念抽取方法。利用WordNet中词语的同义和上下义关系进行语义消歧和概念树构造,通过概念优化算法进行主题概念抽取,建立概念向量空间模型并通过最大边缘相关方法得到文摘句。采用语义概念统计来替代传统的词形统计,能更准确地提取文档中的重要信息。DUC2005的评测结果表明,该方法比传统方法能获得更好的效果。     

基于最大熵模型的汉语依存分析

采用最大熵模型实现中文依存语法的分析。用自底而上的方式构建语句的依存关系树，构建过程每一步在向左连接、向右连接以及不连接3种动作选取其一。用最大熵原理判断每个动作的概率，得到依存树中各边的概率，然后找出具有最大概率的依存关系树。实验结果表明，该模型具有较好的分析精度。目前，该模型已被应用于基于自然语言的信息检索项目中。     

基于认知结构的推理网络及其在数据挖掘中的应用

给出了一种从采样集合中自动建立认知推理网络的方法，试图解决数据挖掘问题中的知识获取和知识表达的瓶颈。给出了两个算法用于自动处理学习和建立基于认知结构的不确定推理网络。利用一些实验数据进行了计算机实验，并对实验结果进行了分析。然后将该方法与相关工作进行了比较；最后对所做的工作进行了总结并指出了进一步的研究方向。     

处理知识库中不一致性的超决定逻辑研究

本文首先分析了现有的能够处理知识库中不一致性的逻辑的不足，然后定义了超决定结构、模型和语义的概念，具体描述了超决定语义的计算过程，从而给出了一种能够处理知识库中不一致性的逻辑,并对该逻辑进行了一些讨论.     

一种基于双边拍卖的复制优化策略

提出了基于连续双边拍卖协议的复制优化策略,解决数据网格中复制优化策略难以适应数据高度自治性和动态性的问题。首先给出了双边拍卖机制的实现模型,接着给出了分布式的连续双边拍卖协议算法和基于零智慧增强学习的投标策略,最后使用Optorsim对模型和复制优化策略进行仿真。实验结果表明,该复制优化策略与基于单边拍卖的优化策略相比,具有较低的任务运行时间和网络有效占用率,较好的存储和计算资源利用率。     

基于改进SVM方法的入侵检测

在入侵检测应用中,SVM能够在小样本条件下保持良好的检测状态。该文提出了一种改进的SVM方法,其在特定概率指导下删减训练集中的非有效样本,取得了更优的分类效果,改善了传统SVM训练和分类中存在的高资源占用和时耗过高的状况。对DARPA数据的检测实验表明,该方法在入侵检测上有较好的表现。     

基于报警偏离分析的入侵检测研究

在入侵检测实践中频繁报警与高误警率一直是难以避免的问题。针对这样的情况,文章提出了一种入侵检测中的报警偏离分析方法,它在减轻频繁报警冲击的同时,通过综合评估的方式降低了错误报警的影响。实验结果表明了该方法的有效性。     

动态实时环境下的自然语言生成

主要讨论了在动态实时环境下的自然语言生成与传统自然语言生成所考虑的相对静态情况在语法上的不同，并介绍了依照这些语法特点设计的，在特定的机器人足球解说领域内进行动态实时自然语言生成的RSC－2系统。     

锅炉安全阀的颤振现象浅析

安全阀作为电站锅炉上的一种重要设备，对其在运动中的动态稳定性要求，是至关重要的，这一点无论从我国标准，还是ASME动力的锅炉法规的要求中，都可以充分体现出来，本文着重探讨安全阀排放量的大小对其在系统上的动态稳定性的影响，提出一种合理的安全阀选型原则。     

安全阀和安全泄放阀试验设备的设计

本文所提供的安全阀和安全泄放阀试验设备的设计方法应用于可压缩的介质。对假定的理想的阀门运行情况下，确定试验台压力容器的尺寸。这样，确定了一个最小的尺寸，而使被测量的安全阀性能是阀门本身的性能，而不是试验设备的性能。