Rete算法的优化及在动车组故障知识库推理中的应用

为了解决动车组在运行途中出现的各类故障,检修段需要根据动车组发生的故障进行原因分析,并及时采取相应的解决措施.因此本文将故障知识库应用到高速铁路动车组,着重研究了基于Rete算法的推理机在知识库系统的应用,并对Rete算法进行了改进,最后利用动车组故障数据对优化前后的Rete算法进行了比较,证明了改进算法的有效性.     

基于图书馆知识转移机制的个性化服务探讨

该文从图书馆知识转移,个性化服务的概念入手,分析了知识转移对个性化服务的影响,最终提出了图书馆知识转移机制下县级图书馆个性化服务构建的策略。     

人文素养培育是硕士研究生教育的重要环节——基于江苏省部分高校硕士研究生人文素养及其培育状况调查的研究

人文素养培育是硕士研究生教育的重要环节,对于培养硕士研究生具有一定的现实意义。但在培养阶段存在相关内容融入、专业课程、专业知识不能互利等问题,对此应遵循专业教育与人文教育同等重要、教育理念与教学安排相统一、科学文化与人文文化相融合、教与学相统一的原则,针对硕士研究生培养的不同阶段要求,加强对硕士研究生的人文素养培育。     

凉山州大中专学生艾滋病知识态度行为调查

艾滋病是当今世界严重的公共卫生问题和社会问题,目前没有有效的治疗方法,重点是预防。凉山州是我国艾滋病的高发区,大中专学生是艾滋病的高危人群。本文通过对凉山州大中专学生艾滋病知识、态度、行为的调查,发现存在的问题、提出改进的措施,为今后在凉山州大中专学校开展艾滋病防治的健康教育活动提供依据和指导意见。     

一种基于AC-RBF神经网络的网络安全态势预测方法

为了准确地把握网络安全发展态势,提出了一种基于自适应聚类径向基函数(adaptive clustering radical basis function,AC-RBF)神经网络的网络安全态势预测(network security situation prediction, NSSP)方法?该方法对网络安全态势样本自适应聚类,获得了神经网络隐层节点数,采用梯度下降法训练神经网络,寻找网络安全态势样本之间的非线性映射关系,利用该关系对未来时刻网络安全态势进行了预测? 仿真实验表明,相对于 K-均值 RBF 神经网络及支持向量机(support vector machine,SVM)预测模型,该方法在神经网络规模较小的情况下,不仅能够反映网络安全态势的总体趋势,而且还提高了预测精度,能够提供给网络安全管理员一个直观的网络安全态势图 ?     

Yarn Quality Prediction and Diagnosis Based on Rough Set and Knowledge-Based Artificial Neural Network

In the spinning process, some key process parameters（ i. e.,raw material index inputs） have very strong relationship with the quality of finished products. The abnormal changes of these process parameters could result in various categories of faulty products. In this paper, a hybrid learning-based model was developed for on-line intelligent monitoring and diagnosis of the spinning process. In the proposed model, a knowledge-based artificial neural network（ KBANN） was developed for monitoring the spinning process and recognizing faulty quality categories of yarn. In addition,a rough set（ RS）-based rule extraction approach named RSRule was developed to discover the causal relationship between textile parameters and yarn quality. These extracted rules were applied in diagnosis of the spinning process, provided guidelines on improving yarn quality,and were used to construct KBANN. Experiments show that the proposed model significantly improve the learning efficiency, and its prediction precision is improved by about 5. 4% compared with the BP neural network model.     

基于伪3D-DCT域的视频零水印算法

基于零水印对视频信号有其自身优势,本文提出一种基于混沌映射与伪三维离散余弦变换(3D-DCT)的视频零水印算法.首先对构造零水印的视频帧分组,并进行伪3D-DCT变换.然后利用伪3D-DCT系数的符号映射生成具有稳定特性的特征值,并结合混沌映射构造零水印.最后将零水印在第三方数据库进行注册.算法不需要修改任何视频载体信息,有较好的不可见性.实验结果表明,该算法对H.264、MPEG-4压缩,噪声攻击,滤波,帧剪切等处理有很强的鲁棒性.     

Galois环上的广义加性码

将Ζ2Ζ4-加性码推广到Galois环上,称为广义加性码.该文研究了Galois环上的广义加性码及其对偶码,给出了广义加性码及其对偶码的基本参数,生成矩阵及其标准型.此外,还研究了广义加性码的极小Lee距离的Singleton界.     

格物诚意不是两事——关于朱熹工夫论思想的若干问题

对朱熹工夫论思想可以从四个方面进行探讨：1．简要梳理朱熹格物论形成过程中的问题意识,指出朱熹在建构其工夫理论时,对“二程”的工夫论述有取有舍,凸显出朱熹工夫论思想的独特立场;2．考察朱熹“格物致知是《大学》第一义”这一重要论述,分析其在何种理论企图之下,再三强调格物在《大学》工夫程序中的首要地位;3．分析伊川“察之于身”的格物论及其与朱熹“反身穷理”之命题的理论关联,在此,朱熹已意识到居敬与穷理应当是一种“互相发”的关系;4．朱熹所言“格物致知与诚意正心不是两事”之说乃是其工夫论思想的终极之论,此论意味着格物与诚意既可两立又不可分离,但这种不可分离又不具有浑然合一性。朱熹若能坚持格物致知至诚意正心乃同属“明明德之事”的立场,则格物诚意不是两事的观点始能真正落实,由此可以建构起一套义理自足的儒学工夫论的理论形态。     

知识获取过程中推理偏差的机制探索

根据前期实验结果提出了对知识获取过程中推理偏差原因的一个解释模型.承认认知结构中存在两个系统,其中启发式系统自动形成一种关系直觉,当要求回溯时系统会主动寻找原因,个体才可能发现偏差.分析式系统把推理内容按重要性分解后进行不同程度的加工,对推理重要的部分只有在后期加工中才能得到理解;随后产生若干个近似的虚拟任务,根据比较结果作出反应;与此同时对任务完成情况进行评估,如果认为没有圆满完成任务,就会体验到推断偏差.这一模型对于教育教学具有一定的启迪价值.