基于BerkeleyDB的嵌入式实时数据库研究

针对嵌入式实时数据库对数据库系统结构的要求,提出一种基于BerkeleyDB数据库引擎、运行于VxWorks平台的ERTDB系统结构.在模型中引入Shell层,事务管理器获得事务命令后将处理转入Shell层,在调用BerkeleyDB相应的函数前Shell层与并发控制器进行同步通信,由并发控制器确定该事务命令是否可以执行.对于并发控制器,通过事件驱动的方式来实现并发控制协议,协议结构体的设计可以更方便地使用不同的并发协议;采用定时地根据正在运行的事务实时性和截止期为各事务动态分配VxWorks下的任务优先级的机制实现时限控制器功能.实验表明,该系统的读写速度可以满足千万级的数据处理要求.     

自由选择网的共享合成运算

给出了自由选择网 FC(free choice nets)的共享合成运算 ,并研究了共享合成网的性质 ,这些结果可为 FC网系统合成的静态和动态特性考察提供有力手段     

改进自适应遗传算法在BP神经网络学习中的应用

针对遗传算法容易产生局值的问题,提出一种新的自适应遗传算法,改进遗传算子,通过比较两代之间的适应度评估值,选取适合的交叉率和变异率,保证了优秀个体进入下一代,而且避免了种群中最大适应度值的个体的交叉率和变异率为0的情况.最后,将改进后的算法应用于库存控制模型,实验表明,改进后的自适应遗传算法能避免局值,提高网络的收敛速度,改善了网络的学习性能.     

具有模糊变量和模糊约束的模糊线性规划问题

提出一类具有模糊变量和模糊约束的模糊线性规划问题,给出了求解的算法步骤,得到了原问题的模糊最优解．     

基于默认推理的加权模糊Petri网模型

在实际推理过程中，默认推理是一种重要的手段或方法．提出了一种基于默认推理的加权模糊Petri网模型．在现有的九元组模型基础上增加了变迁的输入库所最小权重的阈值函数C这一模型参数，此参数由专家根据变迁的不同实际意义来取值．分别对三种基本的模糊产生规则进行分析，讨论C的取值，并在此基础上给出了相应的默认推理算法．最后，通过实例说明此模型可以很好的用于默认推理，且推理算法简单、直观，更贴近现实推理并可以提高推理效率．     

基于回译和分层对齐的医疗专家-外行风格迁移的并行句子增强方法

医疗专家-外行风格迁移任务旨在将医疗专家的知识和语言转化为外行易于理解的语言风格,解决医疗专业知识传播中的语言障碍,使医疗知识能够更加广泛地被外行所理解和应用,帮助医疗工作者更好地与患者和家属进行沟通,提高医疗工作的效率和质量。目前医疗专家-外行风格迁移任务可用的数据集匮乏,并且没有可用的并行数据集。基于回译和文本分层对齐方法,提出一种简单的无监督方法,这种方法可以从两种不同文本风格(专家风格和外行风格)的可比语料中提取伪并行句子对。将使用此方法获得的并行句子对与MSD数据集、SimpWiki数据集进行对比,验证了方法的有效性。结果表明,本文方法提取的并行句子对的效果优于SimpWiki数据集,可以对目前匮乏的并行数据集进行有效补充。