摘要:针对非循环概念提出了一种对SHOIN(D)-概念可满足性进行判断的方法——CDNF(complete disjunctive normal form)算法.该算法通过把非循环定义的概念描述本身构建成分层次的析取范式群,并通过子句重用技术阻止无谓的子概念扩展,这样的析取范式群具有可满足性自明性,从而可以实现对SHOIN(D)-概念可满足性的直接判断.该算法基本上消除了判断过程中描述重复的现象,从而在空间、时间性能上都比Tableau算法有更好的表现.

摘要:所提出的模型利用协商历史中隐含的信息自动对数据进行标注以形成训练样本,用最小二乘支持向量回归机学习此样本得到对手效用函数的估计,然后结合自己和对手的效用函数构成一个约束优化问题,用遗传算法求解此优化问题,得到的最优解就是己方的反建议.实验结果表明,在信息保密和没有先验知识的条件下,此模型仍然表现出较高的效率和效用.

摘要:以自治计算的研究为背景,利用可废止逻辑理论的非单调知识表征和推理机制,提出一种能够动态接受规则变更、灵活处理实时发生的规则冲突,并进行高效的非单调推理的柔性Agent模型.这种Agent既是自主的,又是可控的,而且可以在开放、动态的环境中通过合同与其他Agent进行协同工作.

摘要:自主计算是一个新兴的热点研究领域,旨在通过技术管理技术的手段隐藏系统管理复杂性,建立用户可指导的、状态觉察的和自适应的计算机系统.目前,自主计算的研究仍处于起步阶段,尚缺乏系统而成熟的理论体系.在阐明自主计算概念的基础上,提出一个自主计算概念模型.该模型刻画了自主元素和自主计算系统的基本工作机制和原理.以该模型为依据,概括性地提出了两类分别基于知识模型和数学模型的自主计算系统,分析它们的优点和不足.最后,给出了自主计算研究展望.

摘要:目前的支持向量集约简法在寻找约简向量的过程中需要求解一个无约束的多参数优化问题,这样,像其他非线性优化问题一样,求解过程需要面对数值不稳定或局部最小值问题.为此,提出了一种基于核聚类的SVM(support vector machine)简化方法.此方法首先在特征空间中对支持向量进行聚类,然后寻找特征空间中的聚类中心在输入空间中的原像以形成约简向量集.该方法概念简单,在简化过程中只需求解线性代数问题,从而解决了现存方法存在的瓶颈问题.实验结果表明,该简化法能够在基本保持SVM泛化性能的情况下极大地约简支持向量,从而提高SVM的分类速度.

摘要:文章主要讨论沿直线运动的多面体靠接问题.根据多面体的几何特性，通过一系列的筛选和变换将多面体的靠接问题转化成为计算少量点与平面多边形的距离问题，从而大大地提高了任意空间多面体靠接的计算速度.该算法可广泛地用于以多面体为数学模型的计算机图形学、机器人、多媒体和CAD/CAM等众多领域的系统中.

摘要:本文描述一种支持MHSC方法论的软件需求定义构造的Petri网方法．基于提供的需求描述模型，可形成Petri网表达的软件定义结构，通过变换与求精方法，逐步生成实现层的功能模型．利用支持不同粒度功能模拟的仿真机制对定义进行证实与验证．论文提出一种新的定义框架，并为软件自动生成的研究从定义层的描述机制出发提供一种新思路．