认识逻辑(2):多认识主体的认识逻辑MEL

认识逻辑ＥＬ给出了知识和信念在单一认识主体情形下的逻辑框架。本文将认识逻辑ＥＬ推广到多认识主体的情形，得到了一个可靠并且完备的系统ＭＥＬ。ＭＥＬ继承了ＥＬ的全部性质。ＭＥＬ的一个重要特点是各个认识主体的知识是可以共享的。ＭＥＬ可以作为分布式多ａｇｅｎｔ系统的逻辑基础。     

认识逻辑(4):关于认识逻辑的可判定性

判定问题是逻辑研究中的重要问题.本文讨论了关于带有索引的认识逻辑ELI的基于语义tableau方法的判定过程,阐明了ELI的Mwff的可判定性.由于认识逻辑EL的公式与ELI的Mwff是对应的,因而,认识逻辑EL也是可判定的.     

次协调的模态逻辑

将次协调模糊推理方法推广到模态逻辑,提出次协调的模态逻辑,其逻辑推理关系是次协调模糊蕴含的模态推广,既可处理不一致信息,又可表示多世界模型.给出了次协调模态逻辑的正确而且完备的Gentzen型推理系统.     

求解车间调度问题的自适应混合粒子群算法

针对最小完工时间的流水车间作业调度问题,提出了一种自适应混合粒子群进化算法--AHPSO,将遗传操作有效地结合到粒子群算法中.定义了粒子相似度及粒子能量,粒子相似度阈值随迭代次数动态自适应变化,而粒子能量阈值与群体进化程度及其自身进化速度相关.此外,针对算法运行后期进化速度慢的缺点,提出了一种基于邻域的随机贪心策略进一步提高算法的性能.最后将此算法在不同规模的实例上进行了测试,并与其他几种具有代表性的算法进行了比较,实验结果表明,无论是在求解质量还是稳定性方面都优于其他几种算法,并且能够有效求解大规模车间作业问题.     

一种新的汽车乘员分类视觉检测算法

针对第5百分位（身材矮小）成年女性与第50百分位（平均身材）成年男性等不同类型的乘员,建立基于低成本CMOS摄像机的汽车乘员分类视觉检测系统及其智能模式识别算法。通过建立乘员图像测量空间的图像预处理算法和乘员边缘检测算法,利用Legendre矩描述乘员特征空间的乘员边缘主特征,以及建立基于BP神经网络的乘员类型空间模式分类器,实现不同乘员类型的模式分类。     

基于IMOM和IBOHM启发式策略的扩展规则算法

基于扩展规则的方法是一种定理证明方法.在IER(improved extension rule)扩展规则算法的基础上,提出了IMOM(improved maximum occurrences on clauses of maximum size)和IBOHM(improved BOHM)启发式策略,并将两种启发式策略用于IER算法中,有指导性地选择限定搜索空间的子句,设计并实现了算法IMOMH_IER和IBOHMH_IER.实验结果表明,由于这两种启发式策略能够选择较为合适的搜索空间,可以尽快地判定出原问     

部分可观察强规划中约减观察变量的研究

给出了一种约减观察变量方法——假设所有的状态变量都不是观察变量,在此基础上逐步增加必要的观察变量,从而最终得到一个必要的观察变量集合.在添加必要的观察变量过程中,该方法不要求得到所有变量的相关信息,从而具有更好的通用性.根据是否存在单个观察变量能够区分域中任意两个状态的问题,分别给出了两种约减观察变量方法:当存在一个观察变量可以区分规划域中任意两个状态时,算法可以得到一个最小的观察变量集合;当不存在这样一个观察变量时,算法可以得到一个尽可能小的观察变量集合,但不能保证该集合最小.     

真核生物启动子的预测技术

启动子是基因表达过程中非常重要的调控序列,是影响基因能否转录的重要功能单位之一,真核生物的启动子预测已经成为生物信息学研究的热点.将结合人工神经网络、支持向量机、二次判别分析和位置权值矩阵技术,对国内外真核生物启动子的预测研究进行介绍,并在最后采用合适的技术应用到模拟真核生物基因表达过程的电子细胞模型Analog-Cell中.     

改进γ公式的表推演推理方法研究*

表推演方法是一种接近于逻辑系统表示的自动推理方法, 由于其直观性和通用性, 易于计算机实现, 因此成为目前最普及的自动推理方法之一。在表推演实现时, 对γ规则应用次数的限制至关重要, 限制次数直接影响表推演的推理效率。给出识别γ公式方法, 提出了含γ公式的表推演推理的改进策略, 并进行了理论证明和系统实现, 该系统与leanTAP 软件包进行了对比实验。通过对Pelletier 问题的20 个实例分析, 可以看出γ公式不再需要实例化, 大大缩短了表推演的证明过程, 减少了搜索空间, 提高了推理效率。     

基于延迟部分推理的快速前向规划系统

根据动作组件诱发关系的存在和抵制计算的必要性,提出一个计算松弛规划解的新方法——延迟部分推理.该方法在考虑动作删除效果的假定下,构造不包含任何互斥关系的组件规划图,通过定义"松弛诱发"关系预测后续规划过程中可能出现的组件诱发现象,在松弛规划解提取阶段判断动作组件间的"松弛诱发"关系并选择抵制动作避免可能发生的消极作用.基于延迟部分推理方法定义了新的启发式函数和剪枝策略,设计了规划系统FFc并在多个国际通用的测试域上进行实验.结果表明,FFc较之Fast-Forward在求解效率和求解质量方面都有显著的提高.