基于规则的联想网络

本文提出一种用于人工智能专家系统的知识表达方式--基于规则的联想网络(ANBR), ANBR把智能系统获取的知识表达分为内外两种形式.外部形式是基于规则的知识结构,用 于知识的获取和知识库管理;内部形式是分块联想网络,用于驱动推理控制.由于把产生式规 则的可理解性和模块性与网络的知识索引和联想推理功能结合于同一系统,使ANBR成为专 家系统知识表达的有效方式.     

国外聚氨酯工业概况

聚氨酯(PU)是一类性能超卓,应用领域很广的聚合物。本文将侧重介绍国外70年代中期到80年代初近10年的PU合成材料的概况及美国、西德、英国和日本的发展特点,并着重评述PU弹性材料的现状及某些进展。一、各国PU工业及其发展特点在主要工业国中,PU生产占塑料生产的2.5—5.5％,泡沫是PU的主要用途,约     

自治Agents的面向服务的协商模型

提出了一个基于自治Agents的面向服务的协商模型。模型主要包括两大模块：首先定义了一系列的战略和战术过程，使得Agents可以产生初始建议，评价对方的建议，以及在此基础上做出反建议；其次，定义了两个层次的Agent通信机制。二者相辅相成，实现了Agents间合作的动态形成和随机协调，使得Agents可以承担因环境的不确定性而需动态协作的复杂任务。     

支持虚拟企业的过程建模和工作流管理系统

针对虚拟企业提出了一种基于产品开发制造全过程分解和活动描述的形式化过程建模方法,在组成过程的任务中存在许多约束关系,如使能约束和促进约束,每个任务可以分解成许多活动,可以用企业本体论来表示这些活动、任务、状态和约束等,企业本体论是以情景演算来表示语义的,同时,建立了与过程模型相分离的组织模型活动、任务、状态和约束等,企业本体论是以情景演算来表示语义的。同时,建立了与过程模型相分离的组织模型;在此基础上,建立了一个工作流管理系统来支持虚拟的运行。文中提出一种由活动模型、意向模型、技能模型和伙伴模型等构成的Agent模型,来实现工作流管理,并通过构建可嵌套的Agent联帮增强系统的柔性。     

基于agent的交易流程

从交易agent的行为特性出发,探讨了一典型交易流程的设计和实现。先给出交易流程图,然后再探讨交易环节中安全通信机制的框架和特征,接着针对具体环节深入探讨了其中的安全通信机制。最后给出流程支撑环境和结论。     

完全析取范式检测ALCN-概念的可满足性

基于"逐步展开"模式的Tableau算法在各类非循环定义的描述逻辑概念的可满足性判断中会产生大量的重复性的中间概念描述,因而浪费大量的空间.为此,提出了-个全新的对非循环定义的ALCN-概念可满足性进行判断的完全析取范式(CDNF)算法.CDNF算法直接在输入概念描述上,以角色为纽带构建不同层次的析取范式,从而将输入概念描述重组成一种层次结构的可满足性直接可知的完全析取范式,从而实现了真正意义上的"计算"可满足性.CDNF算法采用"一步到位"的展开方式并且直接在输入概念描述上进行处理,因而可最大程度地消除概念描述的重复.因此,CDNF算法比Tableau算法能节省线性甚至指数倍于输入概念描述长度的空间代价.     

基于聚类的快速支持向量机训练算法*

支持向量机(support vector machine, SVM)具有良好的泛化性能而被广泛应用于机器学习及模式识别领域。然而,当训练集较大时,训练SVM需要极大的时间及空间开销。另一方面,SVM训练所得的判定函数取决于支持向量,使用支持向量集取代训练样本集进行学习,可以在不影响结果分类器分类精度的同时缩短训练时间。采用混合方法来削减训练数据集,实现潜在支持向量的选择,从而降低SVM训练所需的时间及空间复杂度。实验结果表明,该算法在极大提高SVM训练速度的同时,基本维持了原始分类器的泛化性能。     

嵌入式Linux下USB主控制器驱动的研究

介绍了USB协议分层结构,通讯原理和主机控制器驱动程序的结构,并以S1811作为实例详细分析了主机控制器驱动程序的设计和实现过程。     

指针推进移动性管理策略中指针链长度的概率

为了降低移动通信网络中位置跟踪操作的代价,指针推进策略被提出.显然,指针链长度的确定对这一策略的有效应用是至为重要的.已有论文假定移动台在位置区的逗留时间服从指数分布的条件下,对指针链的长度进行研究,但指数分布的特殊性,限制了其研究结果的应用.本文推广了上述结果,研究了移动台在位置区的逗留时间服从一般概率分布的指针推进策略,通过构造向量马氏过程,利用密度演化方法,导出了指针链长度的概率公式,这个公式可用于对各种指针推进策略性能的评价.     

RR:问题求解的功能化设计方法

RR(Reduction-Reasoning)方法分归约和推理两个层次实现问题求解的功能化设计.作 为归约层基本元素,处理元由推理层基本元素构造为功能单元.因处理元的推理控制策略可 由基本的控制元素合成,使RR方法能通过综合弱法实现适合于问题特征的求解方法.处理 元及其控制槽则作为二级索引来集中知识获取和推理控制的注意力.