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  1986年   1篇
  1985年   1篇
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41.
采用模糊逻辑系统和产生式神经网络作为工程型知识库系统中信息平行处理的基础。在模糊决策系统中,状态空间中每个决策步骤依据知识库中的规则集,按模糊匹配度予以评价和平行处理。定义网络结点物理意义的产生式神经网络可改善其处理效果。由选择分离器和化学反应器两个实例阐明了平行处理的原理和方法。  相似文献   
42.
高速公路软基最终沉降预测的范例推理方法   总被引:15,自引:1,他引:15  
针对高速公路软基沉降的复杂性和不确定性,充分利用地质资料,运用模糊相似优先的概念,构造了高速公路软基最终沉降预测模型。对每个影响软基沉降的因素,分别建立了软基目标范例与源范例之间的模糊相似优先关系。经过影响因素之间的两两比较,获得了不同影响因素下软基的目标范例与源范例之间的相似性序列,计算得到软基目标范例和源范例之间的综合相似性序列,从而找到与软基目标范例最相似的源范例,实现了软基最终沉降预测。实例评价结果与实际沉降观测结果一致,这为预测软土地基路基沉降提供了一种新的方法。  相似文献   
43.
针对决策树(DT)模型缺乏概率背景这一问题,将贝叶斯推理引入DT模型,提出了一种基于贝叶斯推理的决策树(BDT)模型.在假定所含待定参量的先验与似然的前提下,借助贝叶斯推理获得参量的后验,然后运用逆跳马尔科夫链蒙特卡洛算法对后验抽样,最终求出样本属于某一类别的置信度,从而避免了武断判决.BDT模型以抽样代替拆分与剪枝操作,既直观又灵活,同时在抽样时考虑了不同的树结构与递归分割方案,使得分类准确率得以提高.仿真实验结果表明,BDT模型的平均分类准确率与DT模型相比提高了1.7%~3.5%.  相似文献   
44.
键是关系数据库和XML文档中重要的语义表达,是XML模式设计的基础。文章在XML树的定义和路径语言的概念的基础上,提出XML键的定义,给出XML键的一组完备推理规则集,最后提出了求解键集合最小覆盖的一般指导原则。  相似文献   
45.
为了适应网络应用对轮廓相似度计算在速度和数据传输量方面的要求,文中提出了一种非离散的快速算法,该算法采用直线和圆弧来表达轮廓曲线.在对图形进行范化处理后,将待匹配轮廓按照一定步距进行旋转.然后依次以待匹配轮廓或目标轮廓作为模板,计算模板的所有顶点与其在另一个轮廓中对应点的距离平方的平均值.在所有角度中,平均值之和的最小值即为两个轮廓的匹配度.该算法同时适用于凸多边形和凹多边形,并具有较好的区分度和匹配准确性.和以往的离散方式相比,该算法减少了需要传递的数据量.提高了运算速度.  相似文献   
46.
基于证据推理的企业知识管理绩效评价方法   总被引:16,自引:0,他引:16  
作为知识管理的重要组成部分,知识管理绩效评价旨在帮助企业找出影响绩效提高的关键因素并及时采取有效措施,提高知识管理水平。从市场营销能力、信息管理水平、学习型组织成熟度和知识的存量水平等4个角度,分析了评价企业知识管理绩效水平应考虑的主要因素,建立了关于企业知识管理绩效评价指标体系。在此基础上,提出了运用D-S证据推理方法,对企业知识管理绩效水平进行评价,并给出了证据推理的算法步骤。算例分析表明,利用D-S证据推理方法对企业知识管理绩效进行评价具有一定的有效性和应用价值。  相似文献   
47.
基于案例推理的知识管理咨询系统   总被引:13,自引:0,他引:13  
在分析基于案例推理技术特点和知识管理咨询系统含义的基础上,提出了基于案例推理的知识管理咨询系统架构,并分析了架构的组成,给出了基于案例推理的知识管理咨询系统的定义。研究了实现系统所采用的案例知识表示、检索、存储和案例学习等关键技术。依据提出的架构及其关键技术,企业易于实现其知识管理咨询系统,从而有效地支持知识重用和知识创新,提高知识管理的有效性,以及知识资源的共享和充分运用。  相似文献   
48.
价格与价值是一个多年争论的课题。马克思认为:价值是社会必要劳动时间的代名词,而他人则认为是“效用价值论”、“供求论”以及“自然资源论”的概念等等,笔者认为:价值是人们对客观事物的综合看法,是评价客观事物的内核。  相似文献   
49.
采用定性模拟方法研究了企业员工一管理者互动行为.根据定性模拟和组织行为学相关理论,将管理者任职后与下属员工相处的过程视为相互影响的动态变化过程,建立了能够表达这种动态变化的定性状态变量和作用规则;采用C++语言实现了定性模拟程序QSHR;通过一个例子的有效性验证说明所设计程序能够表达互动行为的定性模型,所得结论符合管理原则.通过一个对比不同状态下管理者和员工群体行为表现实际应用,论述了QSHR的应用方法和对管理实践的重要参考意义.  相似文献   
50.
以分析瑞文标准推理测验的因子结构为例,介绍了智力因子结构研究的新方法——认知成分分析技术。  相似文献   
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