基于OWL本体的UML类图推理

分析UML模型一致性检测的研究意义,以及UML类图推理的研究现状,提出一种基于OWL本体的UML类图推理方案.研究UML类图向OWL本体转换的映射规则,给出UML类图包含关系、可满足性、等价关系和相离关系的判断方法及其推理规则.利用Jena推理机制实现了UML类图包含关系、可满足性、等价关系和相离关系的推理.     

基于网络的智能辅导模式研究与系统设计

针对目前辅导行业的现状,为解决课后辅导的自动化、实时化的问题,分析了学生课后学习掌握知识的过程,提出了一个基于学生课后学习规律的辅导模型,建立了面向问题的多层面知识辅导新模式,构建了基于此模式的网络智能家教系统的框架结构。该系统采用基于知识的自动推理技术使得推理过程得以完整保存来分析后续的多层面辅导信息,采用资源模型分解知识粒度保证抽象度,采用网络服务模式满足用户的实时使用。以学生提出的几何问题为实例,展示了多层面辅导过程,实验结果表明了该模式和系统设计的可行性。     

基于ECC的广义门限签密方案设计

为了满足群组之间相互通信时同时需要加密和认证的要求,设计了一个基于椭圆曲线密码体制的广义门限签密方案,该方案能够同时实现,门限签密和,门限共享解签密。在门限共享解签密阶段,利用Chaum-Pedersen离散对数等式知识证明协议的思想实现了对群组成员中恶意成员的检测。通过对该方案进行的安全性分析和效率分析结果表明,该方案可以用较小的计算代价和通信代价安全地实现群组通信中的保密和认证。     

水稻指纹图谱的计算机检索方法

为了解决人工鉴别水稻指纹图谱效率低下的问题,提出一种计算机辅助鉴别方法。提取用SSR分子标记技术构建的水稻DNA图谱条带轮廓,计算各条带区域的质心,将条带质心转换形成特征向量,并利用支持向量机构造出品种分类器,从而实现对未知样品的自动分类。该方法利用支持向量机较强的泛化能力,解决特征提取后不同品种样本之间细微差别所带来的识别困难。实验结果表明,该方法识别率总体上比欧几里得距离分类要高,可以辅助提高水稻品种鉴别效率。     

基于可能世界的网构软件之自动推理研究

为了实现网构软件的自动推理问题,在基于可能世界的网构软件模型上,给出了一种基于概念分析的自动推理系统。通过对三段论的分析得到了自动推理的一般原则,并运用这些原则解释了三段论中正确的24式。通过对形式概念的讨论得到了概念编码的方法,并给出了编码的三值运算规则。最后,通过一个具体例子的应用分析,给出了使用该编码进行自动推理的一般步骤,运算结果表明,自动推理方法在机械化与效率方面优于传统的归结原理。     

基于CBR和MADM的多Agent推荐系统

为解决目前基于CBR的推荐系统只考虑属性值全部为精确或全部为非精确数据的情况,提出一种基于MADM的多Agent推荐系统框架。在考虑了属性分类的基础上设计了基于距离的混合数据类型的相似性度量算法及TOPSIS多属性决策方法,设计了该系统各组成部分功能、结构和流程。模拟算例演示了案例推理及多属性决策在本系统的应用过程,结果表明该系统有较好的实用性。     

网页自动分类不确定性问题的贝叶斯网络解法

针对网页自动分类中存在的类边界模糊、语料不均匀等引起的分类不确定性问题,提出了贝叶斯网络自动分类融合模型和融合算法,该模型和算法基于网页上多种信息进行融合,并采用不同的与处理方法分别对多种信息进行处理,将处理后的信息输入到贝叶斯网络融合中心进行融合推理,得到最终的分类结果。同时,为了降低贝叶斯网络推理时间复杂度,提出了改进的贝叶斯网络图推理算法。实验结果表明,改进后的融合模型和融合算法能有效解决网页自动分类中的不确定性问题,并能提高网页自动分类的准确率和查全率。     

改进的模糊Petri网在民航飞机故障诊断中的应用

针对民航飞机系统的复杂性,采用了反正向推理相结合的模糊Petri网的故障诊断模型.首先,依据预设的变迁阈值,采用反向搜索策略,对建立好的模糊Petri网模型进行约简,以减小后续推理规模,提高推理搜索速度;然后采用正向推理算法进行数值计算,将复杂的推理过程通过矩阵运算实现,充分利用了模糊Petri网的并行处理能力,使模糊...     

粗糙集理论与应用研究综述

在阐释粗糙集理论基本体系结构的基础上,从多个角度探讨粗糙集模型的研究思路,分析粗糙集理论与模糊集、证据理论、粒计算、形式概念分析、知识空间等其它理论之间的联系,介绍国内外关于粗糙集理论研究的主要方向和发展状况,讨论当前粗糙集理论研究的热点研究领域以及将来需要重点研究的主要问题.     

概念空间中上下位关系的意义识别研究

针对上下位关系在分类层级结构建立阶段遇到的多义性问题,给出一种概念空间中上下位关系意义识别的方法.单个概念的意义识别问题被转换为概念空间中上下位关系的意义识别.首先利用并列语境解决语境稀疏问题,获取上下位关系意义的语境.然后利用<同义词词林>对每个语境进行词义修正,以三种特征计算特征词权重,构建"关系一词'的高维向量空间,然后通过潜在语义分析降维,获取上下位关系意义的潜在语义,最后组平均聚类后得到关系的意义划分.在实验中,给出了聚类阈值自动调整函数,分析了词林和潜在语义分析的作用,实验结果证实了方法的有效性.