关于对象排序的研究

排序和分类是人类的两种基本的知识,一般文献中讨论的都是关于分类规则的挖掘,分类规则是一种刚提出的新思想,文章对犤3犦犤4犦提出的挖掘排序规则的算法作了更为全面深入的探讨和改进,所做的工作包括:比较可用于比较对象优劣的基于支配关系(dominancerelations)的扩充粗集理论的算法犤1,2犦和直接挖掘有序规则的算法犤3,4犦,分析各自的优缺点;指出犤3犦犤4犦中的算法存在两种情况下的对决策表的过分匹配;用定量翻译决策表的方法和翻译后的决策表的对称性改进犤3犦犤4犦的算法;针对翻译后的决策表基数往往很大和在扩充的粗集理论下是对联合(union)而不是对决策类求规则造成的时间复杂度高的问题,提出了一种启发式的寻找最小规则的算法。     

基于神经网络专家系统的入侵检测方法

论文提出了一种基于神经网络专家系统的入侵检测方法。该方法将入侵检测特征值转化为犤0,1犦区间上相应的模糊取值,采用sigmoid函数作为激活函数进行不确定性推理,检测效率较原有的基于规则的专家系统有较大提高。     

Vague集相似度的积分表示

Chen犤1犦和李凡犤2犦分别研究了Vague集之间的相似度量。笔者也在文献犤3犦中定义了一种新的相似度量。但这些相似度量均定义在有限论域上,对无限论域的情况均未作讨论。该文给出了Vague集之间的相似度的统一概念,基于信息处理的背景,给出了论域X=犤a,b犦上Vague集之间相似度的积分表示,这些结果可以在模式识别、决策科学等领域中得到应用。     

非矩形定义域上的散乱数据曲面重建的Multiquadric基函数拟合法

传统的Multiquadric基函数拟合散乱数据方法,只能用于定义域呈矩形拓扑的散乱数据集上,而逆向工程中通常遇到的是非矩形定义域上的散乱数据集,因此不能用传统方法。文章提出一种新的Multiquadric基函数拟合非矩形定义域上的散乱数据集。该方法首先找到一个与该散乱数据集所在曲面拓扑等价的参数曲面,通过将散乱数据点(xi,yi,zi)一一映射到此参数曲面,反求出其对应参数(ui,vi),由于(ui,vi)∈犤0,1犦×犤0,1犦,从而将非矩形定义域上的Multiquadric基函数拟合方法转化为传统的方法。将Multiquadric曲面与B-样条曲面进行了比较,指出了Multiquadric曲面优于B-样条曲面之处。     

交易数据库的加权关联规则增量更新算法

针对文献犤1犦提出的加权关联规则挖掘算法,文章提出了交易数据库的加权关联规则增量更新算法(DWARIUA算法)。该算法充分利用已存在的频繁项目集,因此,算法是有效而可行的。     

边界不确定信息的处理—Fuzzy集和Vague集

Fuzzy集和Vague集都可用于边界不确定信息的处理。文章首先研究了这两种集合间的关系、性质,提出了Fuzzy集和Vague集的边界不确定性都可用犤0,1犦上的一个子区间来进行描述的思想。然后基于一些Vague集相似度量的思想,提出了一种求Fuzzy集和Vague集的相似性度量方法,并建立了基于Fuzzy集和Vague集度量方法的统一模型,该模型在这两种集合相似性度量上是等价的,并给出了该模型满足的性质。     

中国专利

发明专利(3)犤51犦Int.Cl.7G05B11/00犤11犦公开号CN1240952A犤21犦申请号99108584.1犤22犦申请日1999.6.24犤43犦公开日2000.1.12犤30犦优先权犤32犦1998.7.1犤33犦KR犤31犦26470/98犤71犦申请人三星电子株式会社地址韩国京畿道犤72犦发明人金圭犤74犦专利代理机构柳沈知识产权律师事务所代理人马莹犤54犦发明名称选择输入变量的最佳值的方法犤57犦摘要一种选择输入变量的最佳值的方法,包括(a)将采样基因算子设在可用范围内;(b)选择其目标函数值最接近最佳值的基因算子;(c)若目标函数值不在所需范围内,偏差宽度设为收敛度;(d)在偏差宽…     

区间值加权模糊推理方法

提出了一种新的带权的区间值模糊产生式规则,给出了加权模糊匹配函数和一个区间值排序算法。在此基础上给出了区间值加权模糊推理方法。该方法使规则前件与事实的匹配更符合实际情况,得到的结果更便于实际应用,并且解决了文献犤1,2犦中模糊推理方法存在的不足。     

中国专利

发明专利(11)犤51犦Int.Cl.7G01F1/84犤11犦公开号CN1249033A犤21犦申请号98802858.1犤22犦申请日1998.2.17犤43犦公开日2000.3.29犤30犦优先权犤32犦1997.2.27犤33犦US犤31犦08/807,059犤86犦国际申请PCT/US98/029401998.2.17犤87犦国际公布WO98/38479英1998.9.3犤85犦进入国家阶段日期1999.8.26犤71犦申请人微动公司地址美国科罗拉多州犤72犦发明人C·B·范克勒维R·S·洛维G·T·朗哈姆犤74犦专利代理机构中国专利代理(香港)发限公司代理人周备麟章社杲犤54犦发明名称具有轴向顺应性的罩端部的科氏流量计犤57犦摘要一种流量计,…     

前台电力数据逻辑结构规则自动提取方法设计以及实现

在前台电力数据逻辑结构规则提取过程中，由于生成的规则非最优化，导致规则的表达能力不强、规则识别较低。基于此，设计一种前台电力数据逻辑结构规则自动提取方法。采用神经网络模型清洗数据，选择所需数据集，将其转换为满足神经网络要求的数据，并对其作进一步转化。针对转化后的数据，利用蚁群算法不断优化，实现对前台电力数据逻辑结构规则的自动提取。实验结果表明，与三种传统的规则提取方法相比，提出的规则自动提取方法所用规则长度最短，所需规则数量最少，规则的覆盖度最大可达到100%。     

移动计算中基于Rough Set的时间序列研究与应用

提出了基于Rough Set在移动计算环境中进行数据挖掘的系统模型，给出了进行数据挖掘的具体算法，介绍了由实时时态信息系统转换为时态信息系统的平均时间间隔方法，以及由时态信息系统转换为传统信息系统的增量分析方法，最后给出了实例和应用结果.     

Recognition-directed recovering of temporal information from handwriting images

This paper analyses a handwriting recognition system for offline cursive words based on HMMs. It compares two approaches for transforming offline handwriting available as two-dimensional images into one-dimensional input signals that can be processed by HMMs. In the first approach, a left–right scan of the word is performed resulting in a sequence of feature vectors. In the second approach, a more subtle process attempts to recover the temporal order of the strokes that form words as they were written. This is accomplished by a graph model that generates a set of paths, each path being a possible temporal order of the handwriting. The recognition process then selects the most likely temporal stroke order based on knowledge that has been acquired from a large set of handwriting samples for which the temporal information was available. We show experimentally that such an offline recognition system using the recovered temporal order can achieve recognition performances that are much better than those obtained with the simple left–right order, and that come close to those of an online recognition system. We have been able to assess the ordering quality of handwriting when comparing true ordering and recovered one, and we also analyze the situations where offline and online information differ and what the consequences are on the recognition performances. For these evaluations, we have used about 30,000 words from the IRONOFF database that features both the online signal and offline signal for each word.     

从活性顺序图到时态逻辑的转化方法

为了将活性顺序图用于模型检测,方便描述系统的场景需求,提出了一种将活性顺序图转换成时态逻辑的转化方法.分析活性顺序图语言并且定义一种基于路径的语义,用活性顺序图表述系统的场景需求.根据提出的语义,给出了一个将场景需求显式转化为时态逻辑的一般方法,针对并发消息较多的系统扩展和优化此方法,以得到更简短的时态逻辑公式.通过实例说明活性顺序图到线性时态逻辑的转化过程.     

行为时序逻辑与自反线性时序逻辑的关系

为了能够将哲学逻辑中的公理系统运用到行为时序逻辑的研究中。对行为时序逻辑公式的语义进行形式化定义．从语义和语法两方面研究行为时序逻辑公理系统和具有自反性质的线性时序逻辑公理系统之间的联系．提出并证明行为时序逻辑公式转换为自反线性时序逻辑公式的定理。按照集合论和模型论的思想,定义行为时序逻辑中项和行为时序逻辑原子公式的概念。定义Lesilie Lamport所提出的行为时序逻辑公式的语义。证明自反线性时序逻辑公理系统适用于行为时序逻辑公理系统．以此为基础证明行为时序逻辑的简单规则、基本规则和附加规则。     

基于Hadoop和HBase的输变电设备数据聚合平台

输变电设备在运行中将产生大量的多态、异构数据，导致在数据集成和利用过程中出现信息孤岛问题，无法实现不同数据源内的数据信息共享互换。如何可靠获取、同步处理并对这些数据信息充分挖掘给电力系统中信息系统的建设及运行维护带来巨大压力。采用本体技术对多源异构数据进行聚合，可以向用户提供更具针对性的信息。针对电网中输变电设备全景信息数据的多源性、多态性、异构性，本文提出了基于Hadoop和HBase的输变电设备大数据聚合平台方案，搭载改进混合本体聚合方法，并设计了Map/Reduce分布式查询和推理流程。该平台采用标准化和开放性建模语言，屏蔽底层异构数据源，具有良好的可扩展性，可用于解决输变电设备数据信息的非结构化、共享性差、难以处理等问题。     

Temporal pattern attention for multivariate time series forecasting

Forecasting of multivariate time series data, for instance the prediction of electricity consumption, solar power production, and polyphonic piano pieces, has numerous valuable applications. However, complex and non-linear interdependencies between time steps and series complicate this task. To obtain accurate prediction, it is crucial to model long-term dependency in time series data, which can be achieved by recurrent neural networks (RNNs) with an attention mechanism. The typical attention mechanism reviews the information at each previous time step and selects relevant information to help generate the outputs; however, it fails to capture temporal patterns across multiple time steps. In this paper, we propose using a set of filters to extract time-invariant temporal patterns, similar to transforming time series data into its “frequency domain”. Then we propose a novel attention mechanism to select relevant time series, and use its frequency domain information for multivariate forecasting. We apply the proposed model on several real-world tasks and achieve state-of-the-art performance in almost all of cases. Our source code is available at https://github.com/gantheory/TPA-LSTM.

     

时态的粒度刻画及演算问题研究

时态的建模及演算是时态信息处理中的逻辑基本问题,从粒度思想出发,根据时态的粒度划分,研究了时态粒度的语义与性质。并基于时态粒度对时态原语进行刻画,进而基于代数系统分析了时态的粒度转换算子及不同粒度下的时态关系,构建了时态粒度关系的演算系统。     

信息安全等级测评系统设计

阐述了信息安全等级测评过程、模型和测试方法。探讨了使用TTCN-3核心语言将测评标准转换为测试套的可能性,提出了用一致性测试模型进行信息安全等级测评的方法。根据一致性测试模型,给出了信息安全等级测评系统的设计方案。这一方案用强描述性规范化语言把权威的标准条款定义为测评标准库,再通过高层描述语言的通用转换平台转化为测试任务,然后由分布式的测评管理平台调度测评执行平台进行测评。