概念设计与结构设计的信息集成技术研究

基于实例推理进行产品概念设计,基于制造知识对产品概念设计进行评价,根据评价结果提出设计修改意见,从而指导产品概念设计,获得概念设计的优化解。基于用户定义的特征进行产品特征造型和产品初步结构设计,对产品初步结构设计进行参数化处理,采用提出的双向设计方法进行参数化产品结构设计。基于所提出的信息集成协议,使概念设计获得的结果直接驱动结构设计,自动生成产品的三维装配图,初步实现了产品概念设计与结构设计的信息集成。从而解决了产品并行设计过程中的瓶颈问题,为产品设计过程的信息集成与功能集成打下了良好的基础。     

一个基于可能性理论的推理模式

在可能性理论的基础上,提出了一种新的将经典的假言推理作为它的特例的推理模式,其推理机制是借助于基于max-min合成的矩阵积来实现的.所得结果在一定程度上对不精确推理具有理论上的意义.     

一种用来保护私有信息的K-匿名模型

针对信息推理性攻击，阐述了信息泄漏问题产生的原因，分析了现有的研究技术，在此基础上提出了一种用来保护私有信息的K-匿名模型，有效地防止了信息泄漏，同时也讨论了与K-匿名模型相关的问题，并通过实例加以验证。     

基于遗传算法的模糊神经网络控制器在虚拟仪器中的实现

模糊控制技术在复杂的非线性控制过程中表现出优越的性能，神经模糊控制器的出现为自适应模糊控制设计开辟了新的途径。遗传算法由于具有不依赖于问题模型、全局最优、隐含并行性、高效率和解决不同非线性问题的鲁棒性等特点，能很好地用于神经网络的训练。两种方法综合使用，可以大大提高模糊神经推理控制系统的自学习性能和鲁棒性。通过应用Active X技术在Lab VIEW中调用和操作MATLAB的方法，实现了基于遗传算法的模糊神经网络控制器。     

关联理论与英语阅读浅析

关联理论是Sperber和Wilson提出的认知语用理论，且被广泛应用于各个领域。阅读就是作者示意和读者推理的交际过程，在英语阅读过程中，读者凭借认知语境中的词语信息、逻辑信息和百科信息等做出语境假设，从作者以文字方式明示的信息中寻找最佳关联，从而理解作者意图，达到阅读的目的，提高阅读的效果。     

范例推理中范例自动获取的数据挖掘技术

范例推理作为基于规则推理技术的一个重要补充，已受到人工智能研究 人员的普遍关注，在范例推理中，也有许多相应的知识，它主要包括：范例库、修正知识库，索引模式，相似性判断标准等，这些知识的获取也存在一定的瓶颈问题，通过在范例推理中引入数据挖掘技术，可望部分解决其知识获取的自动化问题，提高智能系统的整体性能，本文着重讨论了在范例推理中使用数据挖掘技术的必要性，提出了二上自动获取范例库的思想与算法，并应用于一个实际的系统之中，实际结果表明，这种思路大大提高了智能系统的开发周期与系统的运行效率。     

多重模糊推理情形下的CRIP法

该文对模糊专家系统，模糊决策支持系统和模糊控制系统中常用的Zadeh的模糊推理合成法则CRI进行了推广，基于V^λ算子，该文提出了多重模糊推理情形下的带参数的模糊推理合成法则（简称CRIP法），它克服了传统的CRI法则的若干不足之处，能在极弱条件下满足假言推理，拒取式推理，具有推理的逼近性，通过参数的调整，CRIP法具有推理的灵活性和准确性，该文给出了参数的具体取值方法。     

基于数据挖掘技术的范例库维护

在范例推理系统中,系统的学习会使范例库无限增大,会导致系统的功能不断下降。范例推理学习系统必须有范例库的维护。本文在详细讨论了范例库的维护技术的同时,提出了一个基于数据挖掘技术的维护策略,以保证系统的学习不影响系统性能。     

基于可拓学的设计方案进化推理方法

在分析现有概念设计求解策略的基础上，提出了基于可拓学理论与遗传算法相结合的概念设计求解模型。利用遗传算法模拟物元变换过程，建立了产品方案物元描述的内部模型和外部模型，探讨了内、外模型的转换关系并通过关联函数将内、外部模型联系起来。根据内部模型给出了遗传算法的编码形式以及与之相适应的交叉、变异策略，并通过可拓评价方法建立了遗传算法的适应值函数，基本解决了产品概念设计中的知识组合爆炸和矛盾冲突问题。最后通过求解减速器方案验证了该方法的可行性。     

一种支持向量回归中超参数自适应方法

在贝叶斯框架下支持向量回归SVR可视为最大化后验MAP回归函数估计的扩展.贝叶斯方法可用来实现模型中超参数的自适应,同时保持SVR稀疏性和凸二次规划的优点.在对SVR的MAP解做Laplace近似获得关于超参数的SVR模型中证据的平滑表达式,使用基于梯度的优化法可导出使证据最大化的最优超参数.通过引入ARD参数到高斯协方差函数中,可进行输入属性的相关性分析和特征选择.给出了在人工和实际回归问题上的应用及其他方法的对比分析.