模糊商空间理论(模糊粒度计算方法)

把商空间模型推广到模糊粒度世界,并给出了两个基本结论.一个结论是,下面4种提法等价:(1) 在论域X上给定一个模糊等价关系;(2) 给定X的商空间上的一个归一化等腰距离;(3) 给定X的一个分层递阶结构;(4) 给定一个X的模糊知识基.另一个结论是,所有模糊粒度世界全体,构成一个完备半序格.这些结论为粒度计算提供了一个强有力的数学模型和工具.     

“云室效应”算法求解仓储系统的任务分配*

AGV的任务规划问题属于复杂的组合优化问题，是NP完全问题．本文提出一种与常规的由任务节点到任务链的规划过程不同的方法，采用由核心路线到基于核心路线的聚类到任务链的新的规划方法，即“云室效应”算法．在得到接近最优任务链之时，提高了规划的实时性．     

基于观测器的机械手神经网络自适应控制

提出了一种基于观测器的机械手神经网络自适应轨迹跟随控制器设计方法,这里机 械手的动力学非线性假设是未知的,并且假设机械手仅有关节角位置测量.文中采用一个线 性观测器重构机械手的关节角速度,用神经网络逼近修正的机械手动力学非线性,改进系统 的跟随性能.基于观测器的神经网络自适应控制器能够保证机械手角跟随误差和观测误差的 一致终结有界性以及神经网络权值的有界性,最后给出了机械手神经网络自适应控制器-观 测器设计的主要理论结果,并通过数字仿真验证了所提方法的性能.     

曲线在拓扑形变下的准不变量

平面曲线在拓扑变换作用下的形状差异可以非常巨大,该文提出曲线的拓扑变形的准不变量概念,并给出获取这种不变量的方法。主要想法是寻找新坐标,使得对于给定的拓扑变换,把原坐标下的拓扑形变转换为新坐标下的平移。根据Ｌｉｅ变换群对曲线作用的不变性条件,在积分变换不变的条件下,通过求解Ｌｉｅ导数算子导出的偏微分方程求解典则坐标,从而将原坐标下的拓扑形变转换为典则坐标下的平移。文中给出了详细的推导和构造不变量的     

概率逻辑神经元网络的记忆容量

本文研究概率逻辑神经元网络的记忆容量问题，主要结果有，１给出构造指定记忆容量网络的方法２给出网络独立记忆容量与网络规模之间的数量关系，得出ＰＬＮ网络的记忆容量不仅与元件的输入线个数有关，而且与网络的元件个数也有关。以上结论为ＰＬＮ网络的综合提供了新方法。     

PLN网络的改进及其应用

本文在分析概率逻辑神经元（ＰＬＮ）网络原型存在不足的基础上，提出ＰＬＮ元件的一个改进模型，并指出原来的ＰＬＮ网络模型、Ｈｏｐｆｉｅｌｄ学习律以及Ｂｏｌｔｚｍａｎ机的演化律等都是ＰＬＮ网络改进模型的特例．文中还给出ＰＬＮ网络改进模型在联想记忆应用中的模拟实验结果，说明改进模型无论在鲁棒性和收敛速度上比原型都有很大改进．     

条件概率图产生式对抗网络

产生式对抗网络(generative adversarial networks,简称GANs)可以生成逼真的图像,因此最近被广泛研究.值得注意的是,概率图生成对抗网络(graphical-GAN)将贝叶斯网络引入产生式对抗网络框架,以无监督的方式学习到数据的隐藏结构.提出了条件概率图生成对抗网络(conditional graphical-GAN),它可以在弱监督环境下,利用粗粒度监督信息来学习到更精细而复杂的结构.条件概率图生成对抗网络的推理和学习遵循与graphical-GAN类似的方法.提出了条件概率图生成对抗网络的两个实例.条件高斯混合模型(conditional Gaussian mixture GAN,简称cGMGAN)可以在给出粗粒度标签的情况下从混合数据中学习细粒度聚类.条件状态空间模型(conditional state space GAN,简称cSSGAN)可以在给定对象标签的情况下学习具有多个对象的视频的动态过程.     

遗传算法机理的研究

众所周知,“模式定理”和“隐性并行性”是遗传算法(genetic algorithms,简称GA算法)的两大理论基础.该文对这两个原理进行分析,指出这两个原理存在有不严格和不足之处,即作为GA算法的基础,这两个原理尚欠完善.为加深对GA的理解,文章提出遗传算法的一个新的改进模型——理想浓度模型.通过对此模型的分析,得出遗传算法本质上是一个具有定向制导的随机搜索技术.其定向制导原则是,导向以适应度高的模式为祖先的染色体“家族”方向.最后给出两个典型的函数求最大值的模拟例子.从模拟结果看,改进后的GA算法大大提高了算法的速度,解的精度也有所提高.这说明新算法具有应用的潜力.     

语言计算的重要国际前沿

该文在互联网规模语言信息处理的语境下,从语言计算基础模型、语言分析、语言资源建设、机器翻译、文本内容理解与问答等多个方面,对国内外相关重要动态进行了评述,讨论了语言计算的若干前沿问题及其对中文信息处理近期研究工作所提出的要求。     

D—时刻表的求解算法

在文[1]中,我们提出了时间关系约束的关系矩阵表示法,本文是文[1]的继续.在给定的时间关系以及时间宽度的约束条件下,求同时满足这两个约束条件的时刻表,称为D-时刻表.文中讨论了D-时刻表、最优D-时刻表的求解方法以及它的计算复杂性.