基于Agent的DEVS形式化描述与算法实现

为了解决离散事件系统规范DEVS(discrete event system specification)中没有对智能行为提供直接描述方法的问题,将智能体(Agent)建模思想引入到DEVS中,提出了一种具备一定智能性和协作性描述能力的离散事件系统规范Agent-DEVS。该规范以并行DEVS为基础,状态元组被扩充成为Agent特征元组;增加了体现个体智能性的Agent模型元组;并将模型端口的输入、输出扩展成为体现社会协作性的Agent消息类型。另外,还给出了Agent-DEVS模型的实现算法,并将其应用于企业生产调度的仿真建模。算法分析与仿真试验表明,Agent-DEVS的优点主要体现在建模性能上,它可以描述更加复杂的智能行为和自治行为,在计算时间上对整体复杂性的影响不大。     

基于自适应蚁群算法的组合式特征选择算法

提出一种基于自适应蚁群算法的组合式特征选择算法.将自适应蚁群算法用于特征选择,以特征作为位置点,采用支持向量机分类器评价特征子集的性能,指导特征进行信息素的计算和更新,为特征与特征子集的选择提供了依据,避免了盲目搜索,使搜索算法能够快速收敛.在8组实际数据集中的实验结果表明,从分类正确率、特征子集大小以及运行时间三个角度考察,该算法具有良好的综合性能.同时,给出了该算法应用在孤立肺结节CT图像的检测和诊断中的分类结果.     

基于云模型的连续属性决策表简化算法

从降低样本数据模糊性及随机性角度出发,提出了一种基于云模型的连续属性决策表简化算法.该算法通过对决策表的转换,建立云相似度概念来刻画样本间等价关系,并采用改进的动态聚类方法自动获取相似样本,完成对样本的较粗粒度表示.实验结果表明,简化决策表在不到原规模十分之一的条件下,取得了大致相当的识别率,从而大幅降低粗集知识获取时间.     

基于HLA/MAS的野营保障仿真建模研究

在分析研究HLA与MAS结构与功能的基础上,提出了一种HLA与MAS的联合仿真建模策略,即以HLA/RTI为主体架构,将仿真模型分为底层Agent对象、中间层MA联邦成员、上层MAS联邦,利用MAS/Agent技术进行对象层智能建模.并将该策略应用于野营保障仿真模型的构建,分析了模型结构与组成,设计了主要仿真流程及Agent通信控制策略,给出了类定义的实例,探讨了原型系统的实现.     

基于无向图的专家群体决策会诊调度算法

传统CAD的专家调度算法,大都集中在专家和患者一对一的会诊模式,或不同领域专家和患者多对一的会诊模式方面的研究,很少涉及对相同领域专家与患者多对一的会诊调度研究.针对这一问题,提出了群体决策思想的多专家会诊调度算法(MESDA),调度相同领域内的多位专家,为同一患者展开群体会诊.算法采用贪心策略,一方面考虑并行会诊的数量达到最大,另一方面考虑每一群诊项的专家成员数达到最大,通过滑动参数控制,从局部最优出发,逐步解决并行会诊和专家成员数的优化问题.实验结果表明:算法能够解决现实问题中相同领域专家和患者多对一的群体决策会诊的调度问题.     

基于词联接的语义分析原理及其算法

现有自然语言处理方法主要采取自下而上的由词到句、由句到篇的语言分析过程,而且语义分析能力有限,因此难以对大规模真实文本进行语义处理.笔者提出了一种基于词联接的语义分析方法.该方法以词联接的语义知识为基础,采取整句切入、先下后上的语义分析过程,核心算法是句子最优树搜索和词联接语义符合度计算.目前该方法已应用于国家自然科学基金资助的计算机辅助诗词创作研究项目.     

一类具有最佳连通性的超图

在产生一组跳变序列的基础上，构造了一类具有ｎ个顶点、ｎ条的ｒ－均匀超图。再通过分析基二截的连通度，证明了此超图具有最佳连通性。这类超图可直接应用于设计最佳容错的多总线计算机系统。     

基于词联接的语义表示方法和知识库建设

现有自然语言处理方法主要采取描述语言规律的基本思路,缺乏全面的语义表示能力,因此不能从语义层面有效处理各种类型的真实文本.笔者提出一种基于词联接实例的语义表示方法.该方法采取描述底层语言实例的基本思路,具有全面的语义表示能力,目前已应用于国家自然科学基金资助的"计算机辅助文学艺术创作研究--诗词曲联"项目.     

融合块结构的等周算法及其在CT图像分割中的应用

等周分割是一种基于图谱理论的分割算法,能有效提高图像分割质量且有较高的效率及稳定性.本文提出了一种融合块结构的等周分割算法.该算法采用块结构来减少图中节点数.并根据CT图像特征,将该算法应用到CT图像分割中.实验结果表明,融合块结构的等周分割算法在CT图像分割中取得较好的分割效果,并大大提高了分割效率.     

多重分形及其良恶性肺结节的识别

采用多重分形谱对肺部CT图像特征进行分析.多重分形谱参数可以分层次地刻画空间内部的精细结构,突出异常局部变化特征,获得更多、更准确的特征信息.从复杂的肺部CT图像数据中选出了具有明显个性特征的区域,与分形维数相结合可进一步对良恶性肺结节进行分类.结果表明,同分形维数方法相比,多重分形的奇异谱函数可以提供更多的信息,有效地克服了分形维数相同情况下不同肺结节无法区分的困难,使肺实质组织中的肺结节特征提取更符合实际情况.