语义知识库构建中的异常数据发现

为了提高RDF知识库的数据质量, 提出RDF图数据的异常检测及其自动修复的方法。首先, 原创性地定义了基于图的条件函数依赖(GCFD), 能够将属性值和语义结构的依赖关系统一表示; 然后, 提出有效的算法框架以及优化策略, 挖掘RDF数据中的GCFD, 并给出异常数据的自动修复流程; 最后, 在真实的数据集上, 通过大量实验确认解决方案的可行性和优越性。     

基于DTD路径编码的XML逻辑蕴涵问题研究

由于DTD的复杂性,使得XFD的逻辑蕴涵问题研究比较困难.为了解决该问题,本文在M.Arenas等人给定的XFD定义基础上,提出了一种DTD路径编码方法,对它的性质进行了分析.编码后的DTD消除了部分XML平凡函数依赖,并能在线性时间内对XML函数依赖的逻辑蕴涵问题进行判定.提出了一个将XFD中的编码路径重新映射到DTD路径的算法,证明了它的正确性.     

一种基于函数依赖的属性相似度调整算法

属性相似度的准确性是影响实体分辨准确程度的重要因素之一.为提高属性相似度的准确性,分析了属性相似度与函数依赖的关系,给出了属性相似度调整原则,提出了依据函数依赖进行相似度划分、相似度传递调整和计算相似度调整代价的方法,提出了通过属性相似度调整提高属性相似度准确性的属性相似度传递调整算法.实验结果表明,该算法能够更好地区分匹配记录对和不匹配记录对,获得更高的查全率、查准率和F1值.     

Functional Dependencies and Its Axiom System in XML

According to the analysis of existing complicated functional dependencies constraint, we conclude the conditions of defining functional dependency in XML, and then we introduce the concept of the node value equality. A new path language and a new definition of functional dependencies in XML （XFD） are proposed XFD includes the relative XFD and the absolute XFD, in which absolute key and relative key are the particular cases. We focus on the logical implication and the closure problems, and propose a group of inference rules. Finally, some proofs of the correctness and completeness are given. XFD is powerful on expressing functional dependencies in XML causing data redundancy, and has a complete axiom system.     

一种有效的最小函数依赖挖掘方法

数据库设计和管理工具中，从已知数据库发现函数依赖是一个重要的技术。本文基于自由集的概念，讨论了最小函数依赖（FDs）的一个新特性和相关重要性质，并给出一个有效的最小函数依赖挖掘算法。     

约束数据库中的函数依赖公理系统与设计理论

约束数据模型作为一种新的数据模型正受到广泛关注。为了约束数据库的应用，需要研究它的设计。为此本文对约束数据库中的函数依赖给出定义，并提出函数依赖的公理系统，证明了它的有效性和完备性；在此基础上完成了约束数据库设计的核心工作：把约束关系模式分解为3NF或BCNF的算法。     

基于XML最小覆盖算法的研究

提出了两个来自XML关键字的函数依赖的最小覆盖的计算算法。第一个算法需要花费指数级别的时间代价。第二个算法需要花费输入集合的多项式时间倍,此算法有效地计算来自XML关键字的函数依赖最小覆盖的算法。     

两连杆桁架设计的多目标优化算法

针对两连杆桁架的多目标最优化设计问题,提出一种利用遗传算法和模糊理论来求解多目标优化问题的Pareto最优解算法,并通过实验进行验证;讨论遗传算法和模糊理论产生Pareto最优解的差异.结果显示:通过遗传算法配合近似分析的方法可以更有效率地寻找到更多的Pareto最优解.     

Approximate optimal control for a class of nonlinear discrete-time systems with saturating actuators

In this paper, we solve the approximate optimal control problem for a class of nonlinear discrete-time systems with saturating actuators via greedy iterative Heuristic Dynamic Programming （GI-HDP） algorithm. In order to deal with the saturating problem of actuators, a novel nonquadratic functional is developed. Based on the nonquadratic functional, the GI-HDP algorithm is introduced to obtain the optimal saturated controller with a rigorous convergence analysis. For facilitating the implementation of the iterative algorithm, three neural networks are used to approximate the value function, compute the optimal control policy and model the unknown plant, respectively. An example is given to demonstrate the validity of the proposed optimal control scheme.     

一类线性二次问题及解的误差

本文简要地提出最优控制中的线性二次问题,在一般意义下提出并讨论了Ritz逼近解的控制变量,状态变量及指标泛函的误差界的估计问题。     

基于最优观测的语音信号压缩感知

压缩感知是一种结合采样和压缩的新技术,是近年来研究的热点.文中研究基于压缩感知(Compressed Sensing,CS)理论的语音信号处理新技术.验证了语音信号在离散余弦变换域(Discrete Cosing Transform,DCT)的近似稀疏性.根据文献[1]提出的最优观测理论,文中针对语音信号进行了研究,提...     

序列响应面方法在薄壁梁轻量化设计中的应用

提出将近似模型引入到薄壁梁的耐撞性优化设计中,并利用序列响应面优化方法对近似模型进行优化。针对基于有限元网格模型的设计变量难于参数化的问题,开发了相应的程序将薄壁梁的材料、截面尺寸及焊点布置等参数进行参数化建模。研究结果表明:优化设计改善了薄壁梁的吸能特性,使它的质量大大减轻;基于近似模型的优化算法能较大程度地提高优化效率。     

二阶椭圆方程自适应最小二乘混合有限元法

研究了二阶椭圆方程的自适应最小二乘混合有限元法,利用二次非协调有限元空间和Raviatr-Thomas有限元空间进行逼近,利用最小二乘函数构造了进行自适应计算的后验误差估计子,并进行了后验误差估计。     

基于逐次神经网络近似技术的轿车简化模型多学科设计优化

提出一种空间形变技术与神经网络近似技术及多学科可行性方法相结合的多学科设计优化方法,基于此方法对轿车简化模型进行多学科设计优化。该方法使用逐次递归近似技术与空间缩放技术,使得收敛空间逐步减小,近似精度逐步提高,利用此高精度的数学代理模型替代整车碰撞学科与NVH学科的有限元模型,最后,基于此代理模型进行车身多学科设计优化,使整车耐撞性得到提高,改善了车身的一阶振动特性,减轻了整车质量。     

一种考虑位移和应力约束的结构拓扑优化方法

为了研究位移和应力约束以及重量最小的结构拓扑优化问题,基于ICM（独立、连续、映射）方法和渐进结构优化方法的思路,提出了一种考虑位移和应力约束的结构拓扑优化方法．在优化迭代循环的每一轮子循环迭代求解开始时,为了控制拓扑设计变量的变化量,依据结构位移、应力量和其约束限,形成和引进了新的位移和应力约束限．研究了位移线性近似式和应力约束转换表达式,建立了单元删除阚值和几轮迭代循环的单元删除策略．为了确保优化迭代中结构非奇异和方法具有增添单元的功能,在结构孔洞和边界周围引入了一层人工材料单元,并建立了一套有效结构信息到结构最大设计域信息的映射转换方法．结合拉格朗日乘子法,改进了子循环迭代中连续拓扑变量的求解方法,形成了一种新的连续体结构的拓扑优化方法．给出的算例验证了该方法的正确性和有效性．     

一种立体织机平行打纬机构的设计与优化

针对多层织物织造过程中,各层纬纱打纬力需保持一致以及需要减少钢筘与纱线之间摩擦的要求,提出八连杆平行打纬机构,并根据工艺要求对打纬机构进行优化。以打纬机构的主轴转动140°时,筘座在后心位置处的近似静止位移Δs最小为优化目标,通过Matlab软件分析确定设计变量,优化钢筘在后死心位置的近似停留时间。运动学仿真结果表明,优化后的打纬机构不仅保证了钢筘的打纬动程和其在后死心处的静止时间,而且增大了钢筘的惯性打纬力,有利于厚重织物的打纬。     

基于重要性排序蒙特卡洛粒子滤波的物体跟踪算法

研究复杂背景下的物体跟踪方法. 提出一种用于物体跟踪的重要性排序马氏链蒙特卡洛粒子滤波算法. 算法利用少量加权初始粒子得到后验概率分布的初步估计,并通过重要性排序马氏链蒙特卡洛采样技术从该初步估计抽取新的粒子,以构建对应不同模态的多条独立马氏链,从而充分逼近真实后验概率分布的多模态. 所提出的算法自适应地根据当前模态分布构建多条独立马氏链,因此能够在多模态的复杂场景下准确估计目标状态的后验概率分布;同时,在构建马氏链的过程中,算法采用重要性排序策略确定历史样本被选为状态转移核的似然度,提高了小权重样本被选中的可能性,降低了在马氏链构建过程中陷入局部最优的概率. 仿真实验以及真实视频上所进行的实验显示,所提出的方法能够实现准确稳定的物体跟踪,且效果优于标准粒子滤波算法以及马氏链蒙特卡洛粒子滤波算法.      

场发射平板显示器件亮度非均匀性校正方法的研究

首次提出采用亮度不均校正的方案解决场发射平板显示器件中微尖阵列均匀性问题；建立了矩阵式平板显示器件亮度非均匀性校正的物理模型，并近似成相应的数学模型；给出了校正参量的优化算法，计算得到了由亮度非均匀性决定的显示器件的成品率与非均匀调制特性标准差的关系．     

基于SSA-SVM的航空电弧故障检测

针对航空线路系统电弧故障隐蔽性高和难以检测的问题,提出一种基于麻雀搜索算法优化支持向量机（Sparrow Search Algorithm Optimization Support Vector Machine,SSA-SVM）的航空电弧故障检测方法。首先采用小波分解对电弧故障电流数据进行分解,小波分解能有效克服经验模态分解时存在的模态混叠问题。再从信号无序度的角度对电流分量提取能量熵、模糊熵与近似熵,并构造特征向量。然后,使用麻雀搜索算法对支持向量机的权值进行优化,得到最优的权值,最后用训练好的支持向量机对测试样本进行分类。为了验证所提方法的有效性,搭建电弧实验平台,模拟航空线路系统电弧故障的产生,分别采集交流串联正常和电弧故障电流数据,应用本文提出的SSA-SVM算法进行电弧故障检测,结果表明,该方法能较好地识别出电弧故障,检测准确率达到99.5%,相比于粒子群算法或遗传算法优化的支持向量机对电弧故障的检测准确率分别高出2.5%和2%。     

近似相对论与非相对论密度泛函理论高精度计算方法和程序

在已有的高精度非相对论密度泛函理论计算程序中编入新的方法进行近似相对论密度泛函计算、产生对称性群轨道和实现解析能量梯度计算及几何构型自动优化功能的程序。改进了原有程序的数值积分方案并且在MPICH环境下实现了程序的并行化。程序能满足对各种体系,特别是含重元素的体系进行量子化学计算的一般要求。对扩展后程序的功能和结构做了简要介绍。