基于模糊状态描述的不确定因果归纳自动推理机制

文中提出基于模糊语言场和模糊语言结构的知识表示新型框架，并提出能够综合处理模糊不确定性与随机不确定性的广义细胞自动机和广义归纳逻辑因果模型。在此基础上，又提出基于模糊状态描述的新型不确定因果归纳自动推理机制，并讨论其在智能控制器研制中的应用。     

广义细胞自动机与广义归纳逻辑因果模型

在勃克斯（Ａ．Ｗ．Ｂｕｒｋｓ）构筑的描述因果世界的细胞自动机的基础上（属归纳概率逻辑范畴），提出了可综合处理随机不确定性与模糊不确定性的广义细胞的自动机与相应的广义归纳逻辑因果模型，解决了原模型中未曾解决的主因判定与因果扰动响应的问题，并找到了它在智能控制中的应用。     

广义因果理论上基于模型诊断过程的形式化

对广义因果理论上基于模型诊断的一般过程进行形式化 ,对它与本原蕴涵 /蕴涵式的直接关系进行论证 ,从而将理论结果与实现联系起来 .表明该结果不仅能够计算只已知部件的部分故障行为方式时基于模型的诊断 ,还能够计算已知每个部件的各种故障行为方式下基于模型的诊断 ;指出对广义因果理论上基于一致性的中心诊断过程、中心溯因诊断过程的形式化只是文中给出形式化的特例     

多值动态不确定因果图的推理算法研究

利用领域知识求解多值动态不确定因果图的联合概率分布所涉及的领域因果图的概率分布表达式构造难度大，针对这一问题，从2类因果循环图出发，提出一种基于图分解的推理算法。该算法极大地简化了全局概率分布表达式的构造过程，有效地降低了领域因果图概率分布表达式构造的难度。提高了多值动态不确定因果图的推理效率。     

因果周期信号卷积算法研究

研究两类因果周期信号卷积时域计算方法,导出两渐升信号卷积计算公式,具体给出因果周期方波信号、因果周期三角波信号的卷积算法和波形。研究发现,因果周期信号自卷积结果是渐升因果信号,在有限时段上的卷积结果仅由有限多个单位阶跃信号乘指数函数叠加组成。     

基于因果图的一种近似推理算法

在因果图理论中,采用图形化和直接因果强度来表达知识和因果关系,它克服了贝叶斯网的一些不足,已经发展成了一个能够处理离散变量和连续变量的混合模型.但由于因果图的精确推理是NP难的,不能完全适应实际问题的需要,因此给出了一种近似推理算法,削减了因果图精确算法的步骤和需要的一些苛刻条件,使得计算的复杂度与事件的节点数同阶,并用具体例子说明了算法推理过程.     

最优化问题广义投影下的广义次可行方向算法

利用广义投影技术和次可行方向法思想建立了非线性等式与不等式约束最优化问题的一个算法，它采用广义投影代替了传统的转轴运算，而且广义投影阵只由ε－积极约束函数的梯度产生，对于不等式约束的辅助优化问题，该算法是一个次可行方向类算法，称之为广义次可行方向法，算法在较弱的条件下具有全局收敛性。     

因果图转换为信度网的算法

动态因果图理论是在信度网基础上发展起来的一种不确定推理模型,两者在知识表达上存在一定的差别,但大体结构类似,在一定的条件下可以进行相互转换.从分析信度网与因果图的知识表达方式的异同入手,最后推导出一种将因果图模型转换为信度网模型的算法,主要从构成信度网模型的两大要素--拓朴结构和条件概率表两方面的生成算法进行了推导和阐述.     

一种基于因果网络模型的诊断推理模型

提出一种基于因果网络的诊断推理模型.该模型用因果网络表示诊断对象的领域知识,不仅能有效地表达知识的不确定性,更重要的是解决了知识的不完备问题.该模型的推理过程分为领域相关的环境集识别和领域无关的诊断解产生两个阶段,增加了算法的柔性和通用性.     

KDD中一类发现因果关联规则的新算法

本文在因果归纳推理的基础上,提出了一类发现因果关联规则的新算法．文中首先给出了语言场的有关概念,然后提出用语言场描述的因果关联规则     

基于广义模糊算子的工业RT图像增强

在分析传统的图像模糊增强算法缺陷的基础上,提出了一种广义模糊增强的方法。该算法通过引入广义模糊集合的概念,将图像映射到广义模糊空间,设计一个分段正弦函数作为模糊隶属度,并采用了相应的增强算子,利用广义模糊变换范围大的特点,通过对工业RT检测焊缝图像进行广义模糊增强处理,使图像获得令人满意的增强效果。引入模糊熵的方法分析增强效果,并分析了广义模糊增强算法中影响增强效果的因素。     

自适应多层次的图像双线性广义模糊增强算法

在模糊集合论和广义模糊集合论的基础上,构造出用于模糊增强图像区域对比度的新型线性广义模糊算子.提出了一种自适应多层次的图像双线性广义模糊增强新算法,该算法利用线性广义隶属度变换及其逆变换,实现了灰度图像空间的广义模糊化与广义模糊空间的灰度化,使用线性广义模糊算子对线性广义模糊隶属空间进行了区域对比度模糊增强,最终利用"MIN" 算子提取出了增强图像的边缘轮廓.基于模糊熵的多层次阈值灰度选取过程,体现了算法的自适应性与实用性.实验表明,该算法能够快速无失真地同时增强图像中不同层次的边缘信息,所提取出的增强图像边缘准确、层次分明.     

广义模糊赋范空间中的收敛性

目的 证明广义模糊赋范空间中关于收敛的一些性质.方法 定义了广义模糊赋范空间,模糊收敛性,模糊有界性,柯西列和完备性.借助这些定义,证明了广义模糊赋范空间中序列的若干收敛定理.而且考虑了这种完备性和赋范空间中的完备性的关系.结果 证明了以下结果:模糊收敛序列的极限是唯一的;模糊收敛序列的任一子列模糊收敛到此序列的极限;模糊收敛的序列是柯西列;柯西列是模糊有界的;任一有模糊收敛子列的柯西列是模糊收敛的;存在不完备的广义模糊赋范空间.结论 说明赋范空间中的一些概念和结果可类似的在广义模糊赋范空间中建立.     

基于因果关系发现的关键化学组分辨识方法

由于传统的组分分离-测试方法效率低并难以发现组分间的协同关系,逐步回归等传统统计分析方法又不可靠．用因果关系发现算法发现了关键化学组分,针对组效关系数据多为高维小样本的特点,提出了一种新的关系发现算法,并用此算法成功辨识出一种中药材川芎的关键组分,证明了该方法的可行性．     

A New Generalized Similarity-Based Topic Distillation Algorithm

The procedure of hypertext induced topic search based on a semantic relation model is analyzed, and the reason for the topic drift of HITS algorithm was found to prove that Web pages are projected to a wrong latent semantic basis. A new concept-generalized similarity is introduced and, based on this, a new topic distillation algorithm GSTDA（generalized similarity based topic distillation algorithm） was presented to improve the quality of topic distillation. GSTDA was applied not only to avoid the topic drift, but also to explore relative topics to user query. The experimental results on 10 queries show that GSTDA reduces topic drift rate by 10% to 58% compared to that of HITS（hypertext induced topic search） algorithm, and discovers several relative topics to queries that have multiple meanings.     

模糊广义决策信息系统的证据特征与信任约简

探究模糊广义决策信息系统的证据特征和信任约简.首先,给出模糊广义决策信息系统中的模糊上、下近似算子及其相关性质.然后,基于证据理论探讨模糊广义决策信息系统的数值特征,并在模糊广义决策信息系统中,利用证据理论中的模糊信任和模糊似然函数对模糊近似集进行刻画.最后,根据模糊信任函数定义的属性重要度,提出模糊广义决策信息系统信任约简的算法,并给出实例验证其有效性.     

广义相关时延估计算法的自适应实现形式

认为广义相关时延估计算法的缺陷是依赖对输入信号及噪声先验知识 ,特别是对其功率谱的了解 ,而在实际应用中 ,往往缺乏这种先验知识 ,只能以估计值来代替 ,从而影响时延估计精度 .自适应滤波器一般只需要很少或根本不需要任何关于输入信号和噪声的先验知识且性能良好 ,若用自适应滤波器替代广义相关法中的预滤波器就可放松或免除对输入信号和附加噪声的条件限制 ,提高时延估计的精度 ,广义相关时延估计算法时域中的预滤波器就是其频域中的权函数 .从理论上证明了 ,任何一个广义相关权函数 ,都能够变换成一个或几个 Roth处理器的组合形式 .实际上 ,Roth处理器就是自适应滤波器实现的、能对原始带噪信号做最优化估计的维纳滤波器 ,从而实现了自适应广义相关时延估计算法 .     

汉语因果复句研究综述

"因果关系"即"原因"和"结果"的关系。"因果复句"是"用来表达因果关系的复句,是客观因果关系在语言中的一种主观表现形式"。汉语因果复句的研究成果可以概括为"三点、两面、一线"六个字,其不足主要体现为"四重四轻"。