分布式知识库系统DKBS/TH—1中推理与查询接口的设计与优化

本文介绍了一个分布式知识库系统DKBS/TH—1的结构模型。它以PROLOG作为推理工具,Unify关系数据库系统作为存放知识的机构,二者之间通过一阶谓词逻辑的子集Horn子句进行联系.分布式系统中各结点之间的通讯联系也由Horn子句来实现,本文还讨论了PROLOG与关系数据库的结合方法及查询优化的技术.     

基于广义环图树的装配模型

提出广义环的概念和方法,并用广义环的划分方法推导了广义环图树．以广义环的划分方法将装配设计图模型转化成用广义环图树来表示的装配模型,用基于广义环图树的装配设计模型建立了 Ｉｎｔｅ Ａｓｍ 系统．     

基于广义环图树的装配模型

提出了广义环的概念和方法，并用广义环和划分方法推导了广义环图树。以广义环的划分方法将装配设计图模型转化成用广义环图树来表示的装配模型，用基于义环图树的装配设计模型建立了ＩｎｔｅＡｓｍ系统。     

DVC中基于广义高斯分布的WZ帧重构算法

为提高分布式视频编码系统解码WZ(Wyner-Ziv)帧的图像质量,提出了基于广义高斯分布的WZ帧重构算法.该算法充分考虑了边信息与原始WZ帧具有较强相关性的特点,将广义高斯分布作为相关模型;在边信息已知情况下,对给定量化区间、计算WZ帧的条件期望并将其作为WZ重构值;将广义高斯分布的形状参数设为0.5,推导出基于广义高斯分布重构WZ帧的闭式表示.实验结果表明,文中提出的基于广义高斯分布的WZ帧重构算法比最小均方误差(MMSE)重构算法的峰值信噪比提高约0.6 d B,并能有效改善重构WZ帧的图像质量.     

HORN集上基于广义归结方法的定理机器证明

设计了一个Horn集上基于广义归结方法的定理机器证明系统.在算法中使用广度优先与深度优先结合避免了传统归结的组合爆炸.分析了该系统的优缺点,在前人研究的基础上地提出了几点优化的建议.     

三值逻辑神经元模型及其不确定性推理应用

针对二值神经元在不确定性知识表示和推理中的不足,提出了一种具有三值逻辑表达能力的神经元模型:三值逻辑与神经元和三值逻辑或神经元。采用这种三值逻辑神经元来表示规则和真值状态的不确定性,由这种逻辑神经元连接而成的神经元链能够实现三值逻辑推理系统,可以对三值关联规则进行表示和推理。     

广义Sierpiński图的第一类Zagreb指标

1972年,Gutman I和Tringjstic'N提出了Zagreb指标的概念.简单(分子)图G的第一类Zagreb指标定义为M_1(G)=∑u∈V(G)d(u)~2,其中d(u)表示点u在中G的度数.本文考虑基于广义Sierpiński图的聚合物网络模型,获得了广义Sierpiński图S(G,t)和聚合物Sierpiński图P(G,t)的第一类Zagreb指标的公式,其中G是一个完全图、一个无三角形δ-正则图或一个(δ_1,δ_2)-半正则二部图.     

用坐标的现点看卡诺图

卡诺图(K-Map)是用来描述一个逻辑函数并且可以化简一个逻辑函数的特殊图形.在用卡诺图表示逻辑函数时,有时给出的逻辑函数是与或表达式,我们必须先把逻辑函数化简成最小项表达式形式,然后再填入卡诺图,而且需牢记变量卡诺图的顺序表示,比较繁锁,且易出错.在利用卡诺图法化简时也往往不能快速准确地写出化简后的逻辑函数表达式,利用坐标的观点来看卡诺图,这些问题可以迎刃而解.     

UML活动图的一种逻辑语义

为使UML活动图在软件过程中精确地建模系统,必须给出它的形式语义.首先将UML活动图形式化为一个关系结构,其次用Hoare逻辑给出了它的语义表示,最后讨论了该语义的若干性质,并用一个实例来说明.     

广义可能性计算树逻辑模型检测中的成本分析

为解决广义可能性计算树逻辑模型检测中的成本问题,提出了带成本的广义可能性计算树逻辑模型检测方法.首先,引入带成本的广义可能性决策过程模型,该模型不仅能刻画系统的非确定选择和可能性转移,还能定量刻画系统的能耗、开销等成本.其次,在带成本的广义可能性决策过程模型下,给出了带成本的广义可能性计算树逻辑的语法及语义.然后,在已...