认知评估中的属性关系

规则空间模型(RSM)及属性层级方法(AHM)是有较大影响力的认知诊断模型.在RSM与AHM中不可缺少属性及属性层级关系,属性层级关系为属性间的先决关系所诱导.但是,先决关系只考虑了属性之间的关系,却忽略了属性集之间存在的联系.该研究以先决关系为切入点,实例证明先决关系及其诱导的属性层级关系具有局限性,基于属性集,提出更具一般性的蕴含关系,使先决关系为其特殊形式,为当前认知诊断理论研究提供了新的研究角度.     

基于属性蕴含的Q矩阵理论

认知诊断(CD)是认知心理学与心理和教育测量学相结合的前沿研究领域.在属性间约束关系的Q矩阵理论中,其认知模型仅考虑了属性集与属性间的层级关系,忽略了属性间可能存在非层级关系的蕴含关系.该文探讨基于属性蕴含的Q矩阵生成,以及属性蕴含关系的挖掘.研究成果扩充了现有Q矩阵理论,完善认知诊断的理论、方法和应用.     

一类带洞区域与简单区域间拓扑关系的表示及推理模型

基于8 交集模型, 加入可对一类带洞区域和简单区域间拓扑关系进行约束的条件, 对其拓扑关系进行表示, 得到了一类带洞区域和简单区域间的17种拓扑关系. 通过对一类带洞区域和简单区域间的17种拓扑关系进行研究, 建立了拓扑关系推理系统, 并建立了17种拓扑关系的推理复合表. 根据拓扑关系复合表, 通过对目标试验田区域和降雨云区域的拓扑关系进行推理, 计算出各种灌溉概率, 并制定出有效的灌溉机制, 从而优化水资源的利用.     

事件本体模型及事件类排序

给出了事件、事件类的定义, 分析了事件类之间的关系, 在此基础上形成了面向事件的本体模型, 为基于语义的知识处理提供了新的方法与技术。在事件本体模型的基础上以事件类排序为实例, 研究了基于HARank (Hubs-Authorities Rank)算法的事件类排序方法, 给出了实验结果, 并对其进行了评价。与传统本体相比, 事件本体以更高粒度的事件作为知识表示单元, 更适合表示运动世界的知识。     

结合语义的位置语言模型

针对位置语言模型没有考虑词与词之间语义关系的问题, 提出一种结合语义的位置语言模型。首先采用高斯核函数来度量词与词之间的位置关系; 然后提出一种平滑互信息的技术来度量词与词之间的语义关系, 证明了平滑互信息能够有效解决大量词对之间无法通过互信息来计算转移概率的问题; 还证明了位置语言模型是结合语义位置语言模型的一个特例; 最后将结合语义的位置语言模型应用于信息检索, 得到一个基于该模型的检索模型。实验结果表明, 基于该模型的检索模型在性能方面要优于基于位置语言模型的检索模型。     

基于清华汉语树库的复句关系词识别与分类研究

根据清华汉语树库的标注方法, 利用规则从中提取复句关系词并标注其类别, 然后分别抽取带功能标记和不带功能标记的自动句法树的句法、词法、位置特征, 进行复句关系词的识别和分类。实验结果表明, 复句关系词判断准确率达95.7%, 复句关系词类别判断F1值为77.2%。     

汉语隐式篇章关系识别

采用一个自建的汉语篇章结构语料库(隐式关系占80%)进行隐式关系识别。语料中将篇章关系分成3个层次, 第一层包含因果、并列、转折、解说四大类。在此语料上, 利用上下文特征、词汇特征、依存树特征, 采用最大熵的分类方法对四大类关系进行识别。实验结果显示, 总正确率为62.15%, 其中并列类识别效果最好, F1值达到75.26%。     

由偏序关系的可达阵导出Hasse图的有效算法——兼谈其在认知诊断中的作用

假设0-1矩阵Q的行表示属性,对矩阵Q采用行逐对比较方法导出表示属性层级关系的Hasse图.然而,这个Hasse图和由可达矩阵R导出的Hasse图可能不一致.证明了包含R的Q阵的行逐对比较的方法与R导出的Hasse图是一致的,由此得出由偏序关系的可达矩阵导出Hasse图的一个有效算法,并讨论其在认知诊断中的应用.     

质量概念的意义

质量是物理学中最基本概念之一,也是计量学中7个基本单位之一.澄清质量的定义是现代物理学中的一个中心问题.Newton的质量定义既简单又明确,它不随动体速度而改变,亦与参考系的选择无关.即使在相对论语境中也只有一个质量--Newton质量.1948年6月19日Einstein致Barnett的信中说:"对于动体,引入质量m=mo(1-v2/c2)-1/2的概念是不好的,因为对它不能给出清楚的定义."我们坚定地认为,中性粒子和中性物体的质量不随其运动速度的变化而改变.著名公式E=mc2是一个历史性产物,它最早由Poincarè于1900年提出,比狭义相对论(SR)出现早5年.Einstein最先提出的公式是E=mc2(Eo是粒子或物体的静止能量),它在理论上最符合SR.一般说,不能以质能关系式的证明当作SR理论的证明.另外,在物理学中"质量"、"能量"是各自独立的概念,在科学研究中不可混为一谈.迄今为止质量概念的计量学实现是只用Newton力学完成的.当前的困难在于量子质量基准的建立,它成为基本单位中最"顽固"的堡垒.另外,物理学并没有不允许负质量存在的定律,亦即负质量并非不可能.不过,这件事至今缺少确切的证据.至于质量的起源,它与Higgs粒子存在与否似应无关;因为质量的起源就是物质的起源,不应当成为问题.     

应用变量因果序分析的符号有向图建模方法

针对传统符号有向图(SDG)建模方法容易引入虚假因果关系的问题,利用因果序分析时系统各阶自含结构进行逐层分解,通过各阶变量完全子集迭代解析平衡结构变量的层级因果关系,以及典范式积分链的约简导出动态结构变量的层级因果关系,运用中间变量的衔接作用,结合变量系数辨识定性的因果影响效果,实现了平衡、动态及混合结构的线性系统SDG模型的构建.以串联存储系统为实例进行验证,结果表明该方法消除了以系统方程等式关系直接导出SDG模型引入的虚假因果关系,且辨识出多处潜在的因果关系,与传统的SDG建模方法相比,以该方法构建的SDG模型精度更高,而且完备性较好.