基于知识点本体的语义扩展研究

传统的基于关键字的信息检索不能很好地检索到相关的资源.通过分析教学领域知识点本体的语义相关性特点,提出了一种基于知识点本体的语义扩展算法.该算法通过将概念间关系进行分离,利用概念层次结构和关联关系并考虑多种影响因素分别计算语义相似度和相关度,进而综合量化成语义关联度进行语义扩展检索.实验表明,本文所提出的语义扩展算法能够有效地提高查全率、查准率,取得较好的检索效果.     

基于反射式软件中间件的运行时软件体系结构

提出一种基于软件体系结构(SA)的软件维护与演化方法. 通过运行时软件体系结构(RSA), 系统的运行状态与行为以SA的形式展现, 且操纵该SA视图能导致运行系统进行相应改变, 这种因果关联通过反射式软件中间件实现. 作为一个准确、实时、语义丰富、可操作的SA视图, RSA视构件与连接子为“白盒”实体, 以精确、完整地描述运行系统. 同时, 通过扩展传统的SA描述语言, 以形式化描述RSA, 并使之具备继承设计阶段SA所富含语义的天然能力. 本方法在反射式J2EE应用服务器PKUAS中得到实现, 并通过性能测试考察了RSA对运行系统整体性能的影响.     

基于最大异类距离特征提取的SAR目标识别方法

合成孔径雷达自动目标识别是合成孔径雷达的一个重要的应用方面,如何在高维SAR图像中提取有效分类信息是制约自动目标识别的瓶颈问题.本文基于流形结构假设,提出了一种新的特征提取方法——最大异类距离特征提取,该方法融入了样本集类别信息和邻域信息,通过最大化异类样本的距离实现特征提取,以提高特征的可鉴别性.基于MSTAR数据库的实验已验证了本文提出的方法能够有效提高目标识别率.     

一种非结构化数据库的四面体数据模型

文中针对非结构化数据管理提出了一种四面体模型.该模型用4个刻面分别描述了一个非结构化数据的基本属性、语义特征、底层特征以及原始数据等组成元素,并描述了这些元素之间的内在联系.设计了四面体模型的实现结构以及数据操作语言.四面体模型能够实现各类非结构化数据的统一的、集成的以及关联的描述,并能够支持关联检索和数据挖掘等智能检索服务.最后给出了一个视频样例库中数据的描述与操作实例.     

语义Web的逻辑基础

分析了目前语义Web理论的研究现状和存在的问题, 分析了用传统描述逻辑作为语义Web逻辑基础的不充分性, 根据语义Web的特点和需求, 提出了一种新的动态描述逻辑DDL, 该DDL将静态知识和动态知识表示与推理有机地整合在一起. 特别的是, 给出了具体的动作描述方法, 并按照传统描述逻辑的语义解释方法给出了动作的语义解释, 从而该DDL形成了一种能同时处理静态知识和动态知识的统一的形式化逻辑框架. 该DDL具有清晰的语义特征, 既提供了可判定的推理服务, 又能有效地对静态知识、动态过程和运行机制进行表示和推理(动作的可实现性和动作之间的包含关系), 因此, 提出的动态描述逻辑DDL可以为语义Web提供合理的逻辑基础, 弥补了传统描述逻辑作为语义Web逻辑基础的不足.     

本体概念与词汇的语义相似度计算方法

提出了一种本体概念与词汇语义相似度的计算方法。此方法结合编辑距离与Wordnet距离两者的优点综合衡量词汇与本体概念之间的语义相似度，从而将词汇映射到本体概念，同时不断的扩充本体丰富本体，更进一步提高算法的性能。实验结果说明此方法是可行的。     

扩展的语义分析的WAP协议缺陷测试

首先介绍了一种基于语义分析的缺陷测试技术.该测试方法利用语义测试及软件错误注入来进行测试.它比传统测试的成本要小,同时能达到很好的效果.但该方法只能检测协议实现级别的漏洞,而不能检测协议设计中可能存在的缺陷.本文结合了Petri网在协议测试方面的优点提出了一种扩展的语义分析的协议缺陷测试方法.它能通过对协议Petri网模型的分析来捕获协议层面的缺陷,而为此所需的额外开销是很小的.这弥补了原缺陷测试在协议层面的不足.之后对该方法各个阶段进行了介绍.对WAP-WSP协议的进行了缺陷测试,并对结果进行了分析,证明其可行性.     

直觉主义量词模态逻辑的一个强完全性定理

在Ｔｈｏｍａｓｏｎ讨论到的直觉主义一阶谓词演算的基础上引进Ｐｒｉｏｒ工作中揭示的模态直觉主义系统ＭＩＰＣ的模态机制，从而得到一个直觉主义词模 逻辑系统ＭＩＰＣ，并给予它一个语义解释，证明其关于该语义的强完全性定理。多次实质性地用到Ｚｏｒｎ引理，因而在方法论上较Ｔｈｏｍａｓｏｎ的结果更加远离直沉主义观点。     

基于语义的词语相似度算法研究

在《知网》的研究基础上提出了一种新的计算词语语义相似度的算法。在计算义原相似度时，深入研究了义原间的上下位关系和反义对义关系，考虑了义原间的共同节点数和语义距离，同时引用了《知网》最新发布的情感分析用词语集；此外，还分析了常见的弱义原和不带感情色彩的中性词，排除了它们对结果的干扰。实验结果表明，本算法使词语相似度计算结果更趋于合理,满意度更高。     

基于主题建模和静态分析技术的软件代码功能性主题获取方法

近年来,基于主题建模技术的代码理解方法成为研究热点之一.该类方法期望利用主题建模技术从软件代码中挖掘功能性主题,进而利用功能性主题帮助开发人员理解软件功能及其代码实现.然而,从代码挖掘出的主题中,功能性主题与其他类型主题(如横切性主题)混杂在一起,需要人工识别功能性主题;由于现有工作大多仅提供主题关联的词等基本信息,导致识别及应用功能性主题的过程费时费力.针对以上问题,本文提出了一种基于主题建模和静态分析技术的软件代码功能性主题获取方法.该方法在利用一组启发式过滤规则对代码进行预处理的基础上,基于主题建模技术从代码中挖掘原始主题;进而,基于代码静态分析获得的代码间结构关系,提出了一种名为主题内聚度的技术从原始主题中自动识别功能性主题;最后,定位主题关联的代码片段,并利用代码及其注释为主题生成自然语言描述文本,进一步帮助开发人员理解主题所体现的软件功能及其代码实现细节.本文基于一组开源软件代码进行了方法评估,评估结果表明本文方法能够有效获取功能性主题及其关联信息,进而帮助开发人员更好地理解软件功能及其代码实现.     

基于动态语义服务描述的服务匹配的研究

本文将动态描述逻辑与语义服务描述语言相结合，提出了一种动态语义描述方法来描述Web服务，并在经典服务匹配基础上进行改进，完善了服务匹配的类型，提高了Web服务的查全率与查准率。     

基于直觉模糊集的成组工序相似性评价方法

基于直觉模糊集的相异度和相似度,研究了成组工序相似关系的构造,构建了相似性评定指标体系及评定模型,提出了一种基于直觉模糊集的工序相似性分析与评判方法,从而解决了成组工序构建中的相似性评定的问题,最后通过实例验证了该方法的可行性.     

基于统计和未登录词碎片字典的未登录词识别方法

介绍了一种基于统计和未登录词碎片字典的未登录词识别方法。该方法首先在基于分词的基础上对一篇文本进行统计识别未登录词，然后利用来登录词碎片字典识别来登录词。实验结果表明：该方法较已有的来登录词识别方法曼适用于识别文本中不断涌现的新词，在未登录词的召回率和准确率性能指标上达到了较好的效果。     

基于改进遗传算法的云计算任务调度研究

针对云计算服务集群任务调度算法的效果，提出一种基于改进遗传算法的任务调度算法。该算法采用检测种群个体多样性生成初始种群，遗留优秀个体，检测个体相似度增加交叉操作的有效性等策略实现任务调度的改进。实验表明，该算法在云计算任务调度中是一种有效的算法，缩短了任务的执行时间并节约系统资源。     

Improvement of extraction efficiency for GaN-based light emitting diodes

A simple, low cost method for mass production to enhance the light extraction efficiency of GaN-related LEDs was proposed. With appropriate process parameters, the nature lithography of nanosphere can be used to fabricate two- dimensional nanostructures, including the nanomesh ZnO layer, photonic crystal (PhC) patterned p-GaN, and patterned sapphire substrates. Based on preliminary results, the extraction efficiencies of LEDs with these nanostructures can thus be improved and the nature lithography is demon...     

Dynamic harmonic regression

This paper describes in detail a flexible approach to nonstationary time series analysis based on a Dynamic Harmonic Regression (DHR) model of the Unobserved Components (UC) type, formulated within a stochastic state space setting. The model is particularly useful for adaptive seasonal adjustment, signal extraction and interpolation over gaps, as well as forecasting or backcasting. The Kalman Filter and Fixed Interval Smoothing algorithms are exploited for estimating the various components, with the Noise Variance Ratio and other hyperparameters in the stochastic state space model estimated by a novel optimization method in the frequency domain. Unlike other approaches of this general type, which normally exploit Maximum Likelihood methods, this optimization procedure is based on a cost function defined in terms of the difference between the logarithmic pseudo‐spectrum of the DHR model and the logarithmic autoregressive spectrum of the time series. The cost function not only seems to yield improved convergence characteristics when compared with the alternative ML cost function, but it also has much reduced numerical requirements. Copyright © 1999 John Wiley & Sons, Ltd.     

Scientific realism and the semantic incommensurability thesis

This paper reconsiders the challenge presented to scientific realism by the semantic incommensurability thesis. A twofold distinction is drawn between methodological and semantic incommensurability, and between semantic incommensurability due to variation of sense and due to discontinuity of reference. Only the latter presents a challenge to scientific realism. The realist may dispose of this challenge on the basis of a modified causal theory of reference, as argued in the author’s 1994 book, The incommensurability thesis. This referential response has been the subject of a charge of meta-incommensurability by Hoyningen-Huene et al. (1996), who argue that the realist’s referential response begs the question against anti-realist advocates of incommensurability. In reply, it is noted that a tu quoque rejoinder is available to the realist. It is also argued that the dialectical situation favours the scientific realist, since the anti-realist defence of incommensurability depends on an incoherent distinction between phenomenal world and world-in-itself. In light of such incoherence, and a strong commonsense presumption in favour of realism, the referential response to semantic incommensurability may be justifiably based on realism.     

The implementation of forecasting models

The use of forecasting models can help managers make better decisions, a fact that motivates this study. Findings from research on the implementation of operations research/management science are generalized to include forecasting models. The similarity between forecasting and other models allows conclusions to be drawn about managing forecasting model implementation: these include better management support, closer links to management performance, improved user–preparer relationships, more goal congruence, minimized perception of change and an appropriate configuration of the forecasting system to user needs, style, resources and environment.