量化扩展概念格的属性归纳及多粒度规则挖掘

在知识发现过程中用户感兴趣的往往是一些高层次、适当概括的简化信息,面向属性的归纳是目前主要的数据归约方法,一般是仅考虑原始数据所提供简单的统计信息;而基于量化扩展概念格的属性归纳算法,既可进行AOI的单一属性归纳,也能进行多层、多属性的归纳,而且泛化的路径不是唯一的,在量化扩展概念格的哈斯图很容易找到合适的泛化路径和阈值,得到满足用户要求合理的属性归纳结果,同时可以多层、多维的不同粒度的关联规则,有助于不同粒度知识的聚焦,发现不同粒度知识之间的变换关系.     

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。     

从贸易摩擦到协调合作--战后日欧贸易关系初探

日本和欧盟是在当今世界占有重要位置的两大经济体,其经济动向一直受到各国关注。日本和欧盟的贸易交往自20世纪60年代以来不断发展,虽在交往初期摩擦不断,但双方通过一系列对话和制度探索,逐步缓和了贸易不均衡问题,并积极推动双边贸易关系发展趋于协调。通过对日欧贸易发展史的研究,理清日欧贸易交往基本脉络,能够对日欧双边贸易发展进程及取得的成就有更为清晰的了解。     

非线性系统规律的动态可视化方法

随着对非线性系统的深入研究,人们发现生活中大量现象内部存在着复杂的非线性作用机制,单纯依靠抽象思维去发现和理解事物背后的规律越来越困难。为了展现非线性系统数据流中的内在规律信息,以相空间重构和流形学习算法为基础,提出一种非线性系统规律分析可视化方法。在此基础上,通过改进只能处理静态时序数据的算法,提出针对数据流信息的可视化方法,用于动态展示非线性系统的变化规律。最后通过仿真实验,说明该方法可以有效的可视非线性系统规律信息,辅助人们认知和分析事物发展趋势。     

具有状态和控制时滞的不确定线性系统的鲁棒镇定

针对仿射参数不确定性和范数有界不确定性,研究具有状态和控制时滞的不确定线性系统的鲁棒镇定问题·基于Lyapunov泛函,利用线性矩阵不等式给出了系统可由状态反馈鲁棒镇定的充分条件,并且利用线性矩阵不等式的解构造了状态反馈控制律·所得线性矩阵不等式直接保证Lyapunov泛函对时间的导数为负,降低了控制器设计的保守性·最后,给出两个算例说明本文方法的有效性·     

一些非线性发展方程孤立波解的分析

通过对Burgers方程和KdV方程解的分析,给出一般非线性发展方程的双曲函数型孤立波解之间的一个重要关系,即tanhα形式的解和（sinh 2α±√r^2-1）/（cosh 2α＋r）形式的解在方程中是成对出现的,进而得到KdV-Burgers方程的新精确解,最后说明文献得到的精确解并不是KdV方程和KdV-Burgers方程的新精确解.     

基于灭点的三维物体重建

在总结灭点属性的基础上,提出了一种基于灭点的三维物体重建方法.首先利用灭点计算出相机的内、外部参数,在此基础上,计算出物体上各点的三维空间坐标,然后通过对物体进行绘制及纹理映射,实现三维物体的重建.实验表明,这种基于灭点的物体重建方法能够恢复场景中各点之间的位置关系,以及各线段之间的长度比例关系,满足虚拟现实系统的需要.     

基于Web的智能电网可视化需求建模

随着电力系统规模的不断扩大,基于Web的智能电网可视化需求被提上日程,而需求建模是软件工程的初始阶段,也是重要阶段。文章使用统一建模语言(UML)的可视化建模方式进行系统分析,帮助用户与开发人员理解电网可视化的各项系统行为,缩短开发周期,降低系统开销。