GOS+MU:一种查询对象选择新方法

在分析单一MU(Most Uncertainty)采样缺陷的基础上,提出一种"全局最优搜寻"方法 GOS(Global Optimal Search),并结合MU共同完成查询选择。GOS+MU方法中,GOS着眼全局寻找目标,在应用环境能提供的训练样本数量有限、分类器受训不充分时,该方法选择的对象学习价值高,能快速推进分类器学习进程;MU则能够在GOS采样失效情形下,利用分类器当前训练成果,选择查询不确定性最强的样本补充训练集。通过对网络商品的用户评论进行分类仿真,并比较其他采样学习方法的效果,证明了GOS+MU方法在压缩学习成本、提高训练效率方面的有效性。     

基于不确定性人工智能的轮转模切机张力控制系统

<正>引言轮转模切机(Rotary Die Cutting Machine)是生产不干胶标签及各种电子产品贴膜的主要设备之一。轮转模切机也称圆压圆连续模切机,与常见的平压平模切机相比,模切速度大幅提高,可以在一天内完成平压平模切机需要一周时间才能完成的工作量。有资料表明,轮转模切机的模切速度可以达到12000张/h,线速度可以达     

兼顾各方利益的移动互联网QoS定义、评估和体系结构

随着人们对信息移动性的迫切需求,高度的开放性、全球的移动性、承载业务的多样性将成为新一代互联网的重要特征.业界和公众都在期待Internet和无线通信的真正融合,但这两个领域存在本质的技术上、商业模式上的不兼容.因此对于实现"始终最优(always best)"的通信是很大的挑战.在过去的10年中,已经研究并开发出了许多的以IP为中心的QoS体系结构(如IntServ、DiffServ等),尽管如此,QoS现在并没有被广泛地应用,而且其未来还有很大的不确定性.在这种情况下,重新考虑QoS的定义、评估和体系结构是很有意义的.本文将围绕这些问题展开讨论.     

智能推理中的宽度优先法

试图提出图分层的概念，并以此概念为基础给出一种通用的图的宽度优先算法，以实现图的重新表示及寻找连通子图等操作；同时，还举例说明了该方法在智能ＣＡＤ中的应用。     

预测系统中的类比推理方法

本文提出用类比方法处理历史性数据的模型。该模型将所有与“目标”系统相似的“源”系统分别进行类比处理、再综合所有类比结果、得到预报策略。并且,给出了该模型的实现算法。     

条件概率关系数据库模型

现实世界中大量存在着的不确定性信息，关系数据库模型仅视它们为空值，有必要增强其处理这类信息的能力，文章在总结前人工作的基础上推广关系数据库模型，创建有效处理随机型不确定性信息的条件概念关系数据库模型，该模型通过在关系模式中增加一个条件概率测度属性，为每条记录指定适当的条件概率的途径，来表示不确定性信息。文中以对象码为基本工具，创建了条件概率关系结构；以特征函数为基本工具，定义了一套基于该结构的代数运算规则。条件概率的语意比概率的语意广泛，灵活，因而该模型能有效克服概率关系模型的许多不足。     

智能工作站主机的MMPIS实验模型研究──一个全互连式结构MMPIS硬件环境的设计与实现

本文介绍中日国际合作开发研究的Ａ１型智能网（Ａ１型ＩＮ）智能工作站（ＩＷ）主机的并行推理硬件结构的实验模型设计与实现，给出了一种并行推理硬件支持环境实现方案和该方案在实现中若干问题的解决方法。     

一种产生式系统的并行推理模型

1.引言 在人工智能领域中,产生式系统是一种比较有效的知识表示方法,并得到了广泛应用。目前许多较为成功的专家系统都是用产生式系统实现的~[1]。随着应用领域的不断扩士其知识座的抓橄称渐增     

重力坝抗震软设计

研究重力坝在地震荷载作用下的软设计，讨论了重力坝结构设计的中的不确定性因素，提出了软设计数学模型，并探讨了其求解方法，实例计算表明软设计成果安全可靠且经济合理。