基于词缀库的非监督维吾尔语词切分方法

在维吾尔语中,词缀的数量有限且构词具有一定的规律性。为了提高维吾尔语词切分算法的性能,在一个词缀库的基础上,通过分析维吾尔语的基本构词规则,提出了一种改进的非监督维吾尔语词切分方法。该方法对词进行规则切分,采用MAP切分评价模型对规则切分打分,选取得分最高的规则切分作为该词的最终切分形式。在一个5000词的测试语料上进行了实验,实验结果表明,使用该方法进行维吾尔语词切分具有更高的准确率。     

基于对等网络的构件库互联设计

为提升构件库之间的互操作和资源共享能力,提出了基于对等网络的构件库互联技术。在分析了互联必须解决的基本问题的基础上,扩展了BIDM标准数据模型使其支持构件分类和接口信息的描述,建立了可适应网络拓扑动态变化的结构管理机制,提出了实现构件库相互协作需要满足的约束条件,并在此基础上实现了构件的高效跨库检索和查询。     

基于完备抽象解释的模型检验CTL公式研究

在模型检验中,抽象是解决状态空间爆炸问题的重要方法之一.给定具体Kripke结构和时序描述语言CTL,基于抽象解释框架以及完备抽象解释和性质强保留之间的关系,抽象模型最小精化使得CTL性质强保留,可转换为抽象解释中抽象域的最小完备精化,并且总是存在抽象域的最小完备精化.根据状态标签函数确定初始抽象域,然后通过不动点求解,获得对CTL标准算子完备的最小抽象域,并依据此抽象域求得CTL性质强保留的最优抽象状态划分,最后构造出CTL性质强保留且最优的抽象状态转换系统.并指出了抽象域对CTL标准算子是完备的当且仅当抽象域对补集和标准前向转换是完备的.     

PLC对并联压缩机组及风冷冷凝器的控制

并联压缩机组是商用制冷系统的"心脏",风冷冷凝器是将被冷却空间热量及制冷设备产生的热量释放到环境中的设备.为适应制冷系统对动力设备的监控要求,设计了以可编程逻辑控制器为核心的微电脑控制系统,合理地控制了并联压缩机组和风冷冷凝器的能量输出,同时能够实现故障报警、人机对话等操作.实际应用表明,该控制系统在商用制冷系统中具有一定的推广意义.     

一种新的启发式知识约简算法

知识约简是Rough Set理论研究的重要内容.通过分辨矩阵定义了简化分辨函数,然后针对此分辨函数构造了两种操作以及定义了覆盖、最小覆盖等概念,并基于这种操作、概念和相关原理将决策系统的约简问题转化为寻求简化分辨函数最小覆盖的问题;面向最小属性约简定义了基于简化分辨函数的属性重要度,并以此为启发信息,结合已导出的有关最小覆盖的定理构造了一种新的知识约简算法--算法SDFAR.文中,在理论上详细证明了提出算法的完备性并给出了算法的复杂性分析,说明其高效性,对寻找最小约简是相对有效的,这在最后的实验中也得到了验证.     

一种数字式DC270V过流保护器的设计

在航空直流供配电领域,高压DC270V电源作为一种新的电能形式得到逐步应用.不同于传统的DC28V系统,高压直流系统无法通过传统断路器的双金属片结构实现线路的过流保护.基于此,提出了一种新的数字式DC270V线路过流保护的方法,实现了电流保护值可调、保护曲线可调的反时限过流保护功能和电流保护值可调、保护时间可调的定时限过流保护功能,并研制出样机.实验结果表明:该样机有效地实现了限定条件下的反时限过流保护和定时限过流保护功能,并且具有良好的使用界面.     

命题中介逻辑的可靠和完备Gentzen推导系统

中介逻辑是朱梧槚先生提出的一个3-值逻辑.给出了一个命题中介逻辑,其中引入中介连接词~、反对连接词◁以及蕴涵连接词→,并且定义否定连接词.给出了一个Gentzen-型的推导系统,使得该系统关于中介逻辑的3-值语义是可靠的和完备的.     

三支近似概念格中基于对象-概念辨识矩阵的属性约简方法

属性约简是概念格理论的一个重要研究内容, 基于辨识矩阵计算约简是一种经典方法, 传统辨识矩阵的计算复杂度为O(nl2). 鉴于此, 在三支近似概念格模型中, 构造一种对象-概念辨识矩阵, 其计算复杂度为O(mnl), 一般情况下, m远远小于l, 辨识矩阵的计算复杂度大大降低, 并结合概念格的偏序关系进一步简化对象-概念辨识矩阵.通过理论分析和实验结果表明了所提出方法的高效性.

     

基于邻域组合测度的属性约简方法

属性约简是机器学习和知识发现的研究热点, 而属性重要性度量则是构建属性约简算法的关键环节. 针对不完备的混合型信息系统, 在邻域关系下定义了一种新的属性集成重要性度量—–邻域组合测度, 并据此提出一种基于邻域组合测度的属性约简(NCMAR) 算法. 通过多个UCI 数据集上的实验表明, NCMAR算法不仅能够直接处理符号和数值属性共存的混合信息系统, 而且适用于不完备信息系统, 在获得较小约简结果的同时, 能够保证较高的分类精度.

     

基于改进并行粒子群算法的彩色图像匹配

本文给出了对解决图像匹配问题的一种新尝试,即基于改进并行粒子群算法的彩色图像匹配。本文提出和建立对彩色图像匹配问题的匹配策略和数学模型,应用改进并行粒子群算法(基于 .Net任务并行库(TPL)/PLINQ实现并行化)进行仿真实验并将实验结果与标准粒子群算法下的彩色图像匹配问题的实验结果进行比较,验证了算法的实用性和有效性。在大数据背景下的智能算法的应用方面迈进了一小步,同时也给本身研究不多的彩色图像匹配问题提供了一种新的且可行的解决方法。