格值命题逻辑系统Ln ×2P(X)中广义文字的α-归结性

归结自动推理是人工智能领域的一个重要研究方向.以格蕴涵代数为真值域的格值逻辑中的α-归结方法提供了一种处理带有模糊性和不可比较性信息的自动推理问题的工具,能对格值逻辑系统的α-不可满足子句集给出反驳证明,用α-归结原理证明格值逻辑中广义子句集的α-不可满足性,必须首先研究两个广义文字是否可以进行α-归结.研究了格值逻辑...     

四值非链格值命题逻辑系统LP4(X)的归结原理

基于格蕴涵代数的格值命题逻辑系统LP4(X)的相关概念和结果，给出了LP4(X)上的归结原理，并证明了其可靠性和完备性。四值命题逻辑系统LP4(X)作为含有不可比真值的一种基本且重要的格蕴涵代数结构，其上归结原理的研究为归结算法的实现提供了理论基础，从而为处理含有不可比真值的格值逻辑系统在智能推理系统中的实际应用提供了有力的支持。     

模糊推理的反向对称蕴涵算法

综合考虑推理模型与逻辑系统,提出反向对称蕴涵算法,建立反向对称蕴涵原则,通过探究其解的性质验证其合理性,改进以前的反向三Ⅰ算法的原则。以经典的Lukasiewicz蕴涵算子为对象,针对FMP(fuzzy modus ponens)和FMT(fuzzy modus tollens)问题分别获得其优化解。面向FMP和FMT问题分别证明反向对称蕴涵算法的还原性。     

模糊蕴涵关于合取2-一致模满足输入律的刻画

首先引入了模糊否定关于 2-一致模满足(COMP_U²)的概念,并讨论了连续的模糊否定分别关于4类合取2-一致模满足(COMP_U²)的情形;其次,引入了模糊蕴涵关于合取 2-一致模满足输入律的概念,并给出了其相关性质;最后,利用(COMP_U²)给出了模糊蕴涵分别关于4类合取 2-一致模满足输入律的刻画。     

广义对称系统有穷固定模的判别

给出了广义对称系统和广义状态空间对称系统的定义,并对它们的固定多项式分别进行了分析;利用矩阵秩的不等式关系,研究了广义对称系统的有穷固定模的判别问题,给出了不可控模态与不可观模态的关系,并提出了一种新的求解有穷固定模的方法;结果表明,广义对称系统的有穷固定模集合由系统的所有不可控且不可观的有限模态构成·与已有结果相比,本文给出的方法更加有效且简洁·     

基于重叠函数和分组函数的蕴涵分配性

在模糊系统中,模糊蕴涵与某些特定的聚合函数(如三角模、三角余模、一致模、零模、半一致模、半t-算子等)间的分配性被广泛研究。作为两类特殊的聚合函数,重叠函数和分组函数因其在图像处理、分类和决策等方面的应用而被广泛关注。本文给出了有加法生成子对的重叠函数、分组函数与具有边界条件的二元函数满足蕴涵分配性方程I(O(x,y),z)=G(I(x,z),I(y,z))的充要条件,以及有加法生成子对的分组函数G1,G2和具有边界条件的二元函数I满足蕴涵分配性方程I(x,G1(y,z))=G2(I(x,y),I(x,z))的充要条件。     

用极大交换子群阶的集合刻画Sn

本文研究了与对称群的极大交换子群的阶的集合相同的有限群，并证明了对称群S_n(5≤n≤8)可由其极大交换子群的阶的集合刻画.     

关于Sn的元素的阶的集合

用Ｏ＿ｎ表示ｎ次对称群Ｓ＿ｎ的元素的阶的集合。本文综述Ｏ＿ｎ的两种刻划Ｏｎ＝｛［ｎ＿１，ｎ＿２，…，ｎ＿ｕ］｜ｎ＿ｉ是正整数，且ｎ＿ｉ≤ｎ｝，为互异质数，且与两种求法，并且给出用计算机求得的Ｏ＿ｎ的一些结果。最后，对于Ｏ＿ｎ提出一些问题，以作进一步研究．     

系统Hα中的广义重言式理论

给出了一类带参数的[0，1]上的t-模*α及与之伴随的新的蕴涵算子Hα(0≤α≤1)，进而建立了多值系统Hα．当α＝1时，Hα就是R0型蕴涵算子；α＝0时，Hα是Godel蕴涵算子，所以R0算子与Godel算子在Hα系统中统一起来．在Hα系统中引入了带参数的非运算フα，研究了多值系统H1/2＝(フ1/2，V，→1/2)，以H1/2为赋值域建立了F(S)中重言式的分类定理，并将广义重言式分类定理推广到系统Hα(O＜α＜1)中．     

组合优化（Ⅱ）——对称差分解法的又一应用

本文先讨论函数的增量与微分对于连续型最优化问题的作用，析出有益的启发。用之于组合优化，得到了求解问题的一个方法——对称差（的）分解法。文献［２］对它作了讨论并得到不少应用。本文提出两个赋权凸锥独立集合问题。它们是典型的组合优化问题，分别与线性规划中两个互为对偶模型等价；用对称差分解法进行求解，得到的算法就是线性规划中的改进单纯形算法     

多约束最短链路不相交路径的启发式算法

为求解多约束最短链路不相交路径（MCSDP(k)）问题,提出了一种启发式的整数规划方法：FHABIP,并给出了算法搜索方案。根据问题的整数线性约束集合具有的结构特点,利用拉格朗日乘子把整数线性约束集合中的复杂约束引入到目标函数中,导出具有约束系数矩阵是全幺模矩阵特点的整数线性规划问题,从而使这类问题能用单纯形法容易求解。MCSDP(k)在求解线性规划问题的迭代过程中很容易地被求出。算法实验结果表明该算法快速有效。     

整数和对称模余数代码的相互转换

建立整数和其对称模余数代码相互转换的简化数学模型 ,阐明相互转换的理论和计算方法 ,证明了变换有关公式。余数代码变换为整数需要求解待殊的方程组。求解的主要方法是多项式真整除以常数 (整数 )。阐述了这种除法的计算公式。     

一种新的多级关联规则高效挖掘算法

提出一种新的多级关联规则挖掘算法，该算法采用自中间开始并基于集合运算的方法来求频繁集，在求解过程中不需要建立复杂的hash树，并且避免了挖掘初期在每个模式中产生大量的支持事务集，从而减少了I／O操作，提高了挖掘的效率．     

一次性求解多个SAT问题

在实际应用中通常需要求解对应CNF(Conjunctive Normal Form)公式之间仅相差几个子句的一系列SAT(Satisfiability Problem)问题,但目前绝大多数SAT求解算法都是针对单一SAT问题设计的。为此,基于DPLL提出了nDPLL算法,并在随机问题上对该算法的效率进行测试。实验结果表明,nDPLL算法能一次性求解多个SAT问题,对于特定范围的CNF公式集具有较高的效率,CNF公式集的规模越大、相近因子越高、子句数和变量数的比值越大,则nDPLL算法的效率越高。     

Fuzzy蕴涵代数的素犹豫模糊滤子及其谱空间

运用犹豫模糊集和拓扑学的方法及原理对Fuzzy蕴涵代数的滤子问题做深入研究。首先,引入Fuzzy蕴涵代数的素犹豫模糊滤子概念并考察其性质特征,建立并证明了并半格Fuzzy蕴涵代数的素犹豫模糊滤子定理;其次,在一个给定的Fuzzy蕴涵代数(X,→,0)的全体素犹豫模糊滤子之集PHFil(X)上构造了一个拓扑τ,获得拓扑τ的一个基,证明拓扑空间(PHFil(X),τ)是T₀空间。     

一种抑制系统不对称对STATCOM影响的新方法

电力电子装置通常设计运行在系统 (电网 )对称条件下 ,因此当系统电压不对称时可能会对装置产生严重影响。为提高电力电子装置在实际中的生存能力 ,以电压源逆变器 STATCOM在系统不对称情况下的数学模型为基础 ,分析了在系统不对称条件下参数对电压源逆变器的影响。并在此基础上提出了通过优化参数设计抑制系统不对称对电压源影响的新方法 ,同时对该方法的作用机理进行了理论分析。计算机仿真和动模实验研究验证了该方法的有效性     

壳聚糖-L-乳酸复合不对称膜的制备与表征

对不使用任何化学引发剂在真空下使壳聚糖与L-乳酸接枝共聚进行研究,结合真空冷冻干燥工艺制备一种用于周围神经再生的复合不对称膜材料。用全反射傅里叶红外光谱、扫描电镜、差示扫描量热分析仪等进行表征。研究复合不对称膜在磷酸缓冲溶液(pH=7.4)中的溶胀性能并对其力学性能进行测定。研究结果表明:复合不对称膜具有较好的接枝效果;具有内层致密,外层疏松、排列整齐的多孔结构,孔径约100μm;复合不对称膜的玻璃转变温度为192.982℃;溶涨率为接枝前的1/2到1/6;复合不对称膜的力学性能随L-乳酸与壳聚糖的质量比变化而变化,拉伸强度、弹性模量及断裂伸长率等先升后降,当L-乳酸与壳聚糖的质量比为2时,具有最大值。     

基于BL系统的演绎系统集代数的剩余格属性

在命题逻辑系统BL中提出了演绎系统的概念, 并且给出了由F(S)的子集生成演绎系统的方法, 证明了命题逻辑系统BL中演绎系统和结论之集的同一性; 其次, 在命题逻辑系统BL中证明了在包含偏序关系下所有演绎系统构成的集族D(F )中上, 下确界的存在性; 最后, 在D(F )中定义了二元运算∧,∨,*,→, 证明了集代数(D(F ),∧,∨,*,→,0,1)是满足可除性的完备剩余格。     

基于人工神经网络集合预报的济南市臭氧预报方法

由于观测的不准确以及资料分析、同化中的误差,单一预报仅是一个可能的解。为弥补其不足,提出了一种基于人工神经网络集合预报的臭氧(O₃)预报模型,选取8类气象因子及2类污染物因子,搭建人工神经网络预报模型,并采用随机扰动方法,产生15组相互独立的随机扰动气象场,搭建人工神经网络集合预报模型,并以2013年—2019年5月—9月数据作为训练集,以2020年5月—9月数据作为测试集。结果表明:与单一人工神经网络预报相比,人工神经网络集合预报准确率明显提高,O₃污染命中率明显提高,O₃污染漏报率明显减少,O₃污染空报率略有增加;人工神经网络集合预报对O₃污染预报有过多倾向,而单一人工神经网络预报则有过少倾向;以2020年7月3日—9日的一次O₃重污染过程为例,与单一人工神经网络的确定性预报相比,人工神经网络集合预报能够更好地反映出污染的迅速累积上升及持续过程。通过提供定量的概率预报,人工神经网络集合预报可以给出多种可能性及其发生的概率,能为预报员提供包括不确定性在内的更多预报信息,该模型具有一定的实际应用价值。     

基于集合理论的求解Ramsey数算法

针对传统单核DNA计算机算法求解Ramsey数时运算效率较低, 求解过程耗时高, 所得结果误差较大的问题, 提出一种基于集合理论的求解Ramsey数算法. 该算法以基于集合理论的MapReduce模型中Phoenix++系统为基础, 设计单核CPU下的圈集对完全图的Ramsey数求解算法并对其实施优化, 优化时进行数据预处理、 高效任务分割和键值对规划等过程, 获取根据Phoenix++系统基于集合理论的并行算法, 采用DNA计算机算法求解Ramsey数, 并对其数值进行验证, 实现Ramsey数的求解. 实验结果表明, 程序处理图像数量随着顶点数的增加而不断增大, 该方法求解Ramsey数的正确性较高, 最大加速比和执行效率较好, 运算性能较强.