具有硬实时上限的离散事件系统的建模

实时离散事件系统中有两种具有硬实时上限的离散事件———有界事件和有效期事件,它们比基本实时离散事件———无界事件和强迫事件具有更强的时间约束,对包含这两类事件的系统进行研究就变得十分复杂．文中给出了基于基本实时离散事件的Ｐｅｔｒｉ网模型,并为有界事件和有效期事件找到了由基本实时离散事件构成的Ｐｅｔｒｉ网模型,从而使文中的模型能够描述更广泛的离散事件系统．     

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。     

策略管理中的事件处理机制研究

针对策略管理系统中事件的处理机制,首先给出了基于事件的策略管理模型,采用注册和订购的方式进行事件收集,由PDP实现事件的合成和不同域之间的事件中转,以尽量减少传播的事件数目,防止事件风暴的发生;然后给出了基于事件树的事件合成算法,用于解决事件乱序和事件覆盖问题,保证事件合成的准确性,为策略管理提供可靠的保障.     

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。     

主动数据库的事件监测模型

主动数据库系统的主动性源于事件的发生，事件监测是主动规则处理中的一个关键问题，对事件的研究也主要集中在事件的表达、事件的监测等问题上。本文从事件入手，讨论了一种高效的事件监测模型：事件树模型。     

事件网络模型与应用研究

通过分析关于事件研究的成果,提出事件网络模型.事件网络是一种新的知识表达模型,具有事件单元和概念单元,可以描述现实世界的运动与变化.事件单元由多个角色的概念单元通过语义关系组合而成;每个角色的概念单元的属性间存在偏序关系,通过偏序关系可生成概念层次;每个概念层次都可用资源概念格来表达.因此,多资源概念格可形式化事件网络模型.事件单元以事件个体和事件类来体现,概念单元以实体个体和实体类来体现,因此,可以事件网络为核,通过映射规则,将事件网络映射为事件本体.事件本体是在基于实体类的传统概念本体上,增加事件类而扩展的新型本体.利用事件本体实现的事件知识检索系统,验证了事件网络模型的可行性和有效性.     

主动数据库的事件监测模型

事件监测是主动数据库中主动规则处理的一个关键问题。本文讨论了事件日志、参数上下文，然后在最近环境参数上下文的语义条件下给出了一种高效的事件监测模型：事件树模型。     

面向半监督中文事件抽取的事件推理方法

半监督中文事件抽取系统的性能依赖于种子模板,但自动获取的种子模板的表达方式与覆盖范围有限,导致某些语言现象下的事件实例很难被识别。为解决这一难题,基于篇章内的事件一致性理论提出基于同指事件与相关事件的推理方法,根据已抽取的事件实例来推理可能有同指关系与关联性的其它事件,从而进一步提高半监督中文事件抽取系统的性能。在ACE 2005中文语料上的测试表明,该方法可有效地提高半监督中文信息事件抽取系统的性能。     

基于关键原子动作的视频事件学习与识别方法

提出了一种基于关键原子动作的视频事件学习与识别方法. 通过与或图来表示事件、子事件、原子动作之间的层次结构,以及子事件和原子动作间的时序关系,通过最小描述长度准则从训练数据中学习事件的与或图结构. 在此基础上,提出了一种事件中关键原子动作的学习方法,根据原子动作的重要性赋予相应的权值,该权值可以用于事件的实时解析,提高事件的识别率. 基于原子动作的权值及漏检数目定义了事件的可识别度,用于减少待识别的事件数目,进而提高事件识别的算法效率. 多种场景实验结果表明所提出的方法可以有效地进行事件识别.      

基于事件实体和工作流的ERP系统构建

本文提出基于事件实体和工作流的ERP系统架构,强调事件作为实体在系统中存在,事件的处理流程和各步骤的处理结果直接与事件实体相关联,通过工作流控制来激发、协同、监控事件各项处理步骤的执行,同时结合事件实体生成的源头控制机制,为企业的内部控制、绩效评价、效率分析提供有力的支持。     

面向脚本事件预测的稠密事件图嵌入

脚本事件预测是指在给定现有上下文事件链的情况下预测后续事件.在现实世界中，不同事件的关系可以自然地表示为图结构，以事件为节点，以时间或因果关系为边.由于语料库规模有限和信息提取工具的能力不足，先前工作中自动构建的事件图会存在稀疏性问题，并且无法集成来自高阶节点的信息以支持多步推理.为了解决这个问题，本文提出使用可学习的多维加权邻接矩阵的稠密事件图（DEG）来解决之前事件图存在的稀疏性问题并表征事件之间的关系强度.为了实现DEG的嵌入表示，本文同时提出了一个通用框架，该框架能够将高阶事件演化信息组合到事件表示中.在多选叙事完形填空（multiple choice narrative cloze，MCNC）和连贯多选叙事完形填空（coherent multiple choice narrative cloze ，CMCNC） 数据集上进行了实验，结果证明了此框架的有效性.     

华北板块晚古生代海侵事件古地理研究

为了研究华北地区晚古生代海侵事件沉积古地理分布,采用层序地层学、沉积学、煤地质学等多学科综合方法,将研究区地层划分6个层序,进行了陆表海层序的海侵事件古地理分析,研究结果表明:层序1突发型海侵沉积期海水由东北向西南侵入,以台地相和潮坪相沉积为主,事件沉积组合主要集中在华北中北部地区.层序2海侵事件沉积明显,海侵体系域主要是由庙沟-毛儿沟沉积期沉积而成,为最大的海侵事件,全盆地主要为台地相,聚煤中心南移至华北中部的山西地区.层序3海侵体系域古地理的海侵范围局限于华北中南部和南部地区,海侵事件发生于南华北地区,聚煤中心南移.图4,参9.     

基于注意力和图网络的多粒度脚本事件推理方法

[目的]对于一些覆盖面广、延续时间长的事件(如台风、洪水等自然灾害),考虑事件演化过程复杂多变,所获取的事件信息存在疏密程度不均的问题,研究其事件推理问题.[方法]提出一种基于注意力机制和图网络的多粒度脚本事件推理方法,通过提取及合并不同粒度的事件信息以获得更丰富的事件语义信息,并结合图注意力网络和事件转移概率矩阵以充分利用密集事件连接提升推理性能.具体而言,首先采用自注意力机制从事件链中获得事件片段,并结合单个事件和事件片段的表示扩展模型输入信息,然后充分利用密集的事件连接,从海量事件新闻中提取事件链构建事件演化图来获得事件转移矩阵,提高模型推理准确率.[结果]在多个真实台风事件以及标准数据集上的实验结果表明,本文所提方法优于传统的基于事件链、基于事件对以及基于事件图等的事件推理模型.[结论]采用自注意力机制从事件链中获得事件片段,并结合单个事件和事件片段的表示扩展模型输入信息可以缓解事件稀疏带来的推理困难问题;仅采用时序关系不能完全表示基本事件链与候选事件的关系,构建事件演化图可以更好的提取事件间的复杂交互信息;多粒度事件信息的融合可以更好地反映候选事件与基本事件链的关系.     

基于事件模型的省略恢复研究

研究了目前基于事件模型的汉语省略恢复,重点分析了自然语言的事件层次,认为事件是一个具有一定句法结构、语义功能并集成了相关的语境信息的语言单位.建立了用于表示事件内涵、外延及其二者关系的事件模型和动词语义知识的事件描述,从事件结构的语法到语义层面进行映射,对缺省的语义成分进行判定,构建一个省略恢复模型,并运用在自然语言理解领域中,结果表明,在汉语正式体省略恢复中具有一定优越性.     

中学概率教学的尝试

随着概率在日常生活中的广泛应用,人们发现许多偶然性事件的发生也是有规律可循的,人们用概率来描述这些事件发生的可能的大小.如何让初中生在学习概率时,能准确地求出事件发生可能性大小,即概率,通过自己的教学心得认为:学习概率主要抓住两个基本点:等可能事件和独立事件.     

关于概率为O的事件和不可能事件

本文辨析了概率论与数理统计课程中"概率为O的事件"和"不可能事件"、"概率为1的事件"和"必然事件"的概念,从概率论的公理化定义出发,构造了几个例子说明"概率为O的事件"不一定是"不可能事件","概牟为1的事件"不一定是"必然事件",本文最后探讨了概率的统计学定义和公理化定义的关系,并从统计学定义出发解释了上述例子.     

主动实时数据库中的事件定义操作

讨论了主动实时数据库事件概念，对事件进行了合理分类以便于系统处理事件，给出了事件的形式定义，最后提出对事件的各种操作。     

社会泄愤事件的发生机制研究——基于马鞍山事件处置的评析

社会泄愤事件是当前我国社会矛盾集中反映的焦点,是一种特殊类型的群体性事件。在对社会泄愤事件发生过程进行全面考量和细致解读的基础上,着重就社会泄愤事件的发展阶段及相关因素进行比较,为寻求化解和应对社会泄愤事件的有效策略提供更为直观和清晰的认识。     

入侵检测中的事件关联分析

大部分的攻击事件都不是孤立产生的，相互之间存在着某种联系，而这种联系可以抽象为冗余关系和因果关系．当前的大多数入侵检测系统忽略了这种事件之间的关联性，从而暴露出一些问题．针对这些问题，结合这两种事件关系的基本特征，给出了相应的事件关联分析方法，并在此基础上给出了一个事件关联分析器的体系结构设计．     

突发公共事件基于本体的元事件模型研究

突发公共事件时有发生,如何应用历史突发公共事件,快速获取应对当前突发事件的解决思路,以应对突发的公共事件,是急需解决的关键问题.通过对突发公共事件实体层级体系的研究,将其公共属性进行描述和抽取,采用OWL语言对突发公共事件的本体进行了描述,并给出了突发公共事件的元事件的定义,讨论了元事件之间的相互关系.结合CBR的相关理念,提出了基于元事件的突发公共事件的推理机制,使得决策者依据元事件库可以快速地获得应急处置方案;最后实例验证和说明该模型具有良好的应用效果.