采场模糊渗流定解问题的可表示性

采空区气体模糊渗流问题由模糊偏微分方程所描述，模糊微分方程是未知函数及其导数与已知模糊函数或者模糊常数的条件等式。方程解的模糊性是由已知模糊函数或模糊常数所引起的。当已知函数或常数为区间值函数或区间数时，相应的方程为区间微分方程，由于模糊函数或模糊数的截集为区间值函数或区间数，通常，模糊微分方程的解是利用模糊函数或模糊数截集所对应的区间微分方程解通过表现定理给出。由于模糊微分方程的解必须是模糊函数，如果通过表现定理给出的模糊微分方程方程的解是模糊函数，则称方程的解是可表示的，本文在给出模糊微分方程解的可表示定义同时给出了解的可表示判定条件，并且证明了有采空区气体模糊渗流定解问题的可表示性。     

基于抽象语法描述的中间表示技术

中间表示技术是高质量可重定目标编译器开发中的关键技术。针对嵌入式软件危机 ,提出了一种基于抽象语法描述的中间表示技术 AIR。AIR以代数数据类型为主体 ,并用面向对象特征对其进行扩展。在这种中间表示技术中 ,通过使用不受限制的高级中间表示 ,可充分利用现有的前端。通过这种语法能对现有中间表示提供自然编码的抽象中间表示 ,提高了编译成份的可复用性和互操作性 ,简化了编译基础设施的建构 ,进一步实现了高质量编译器的快速开发     

有机物同分异构体生成算法及其实现

介绍一种自动生成有机物同分异构体的算法，提出了一种可以惟一表示有机物分子结构的表示方法有效解决了如何对两个有机分子进行比较的问题．     

一种基于TAN的文本分类方法

提出了一种基于TAN模型的文本分类方法，朴素贝叶斯分类器是当前流行的一种文本分类算法，但是它的属性独立性假设使其无法表达文本词语之间的依赖关系，TAN（Tree Augmented Naive Bayes）是综合了朴素贝叶斯的简易性以及贝叶斯网表示依赖关系的能力，其分类性能可与当前流行的一些分类器相竞争，介绍了TAN模型，将其引入到文本分类中，并用实验比较了朴素贝叶斯和TAN，实验结果表明：该方法具有较好的分类性能。     

论可裂G2的基本态

设G为连通线性单Lie群,Knapp和Speh在文献[1]中指出,若P=MAN为G的一尖抛物子群,则唯一存在M的基本态,并讨论了基本态和G的酉表示之间的关系.除了G为     

具有交换幂零根基的完备李代数的表示

讨论了具有可换幂零根基的完备李代数的有限维与无限维不可约表示。     

基于语料库的语言建模

语料库语言学的发展的核心问题是语言模型的建立问题。常用的语言模型可以概括为三类：（１）ｎ元模型（及隐马尔可夫模型）；（２）基于分布理论的模型；（３）基于规则的模型。基于语料库的建模过程就是对语言模型的参数进行求解的过程，也可以认为是一个机器学习的过程。它可分为两大类别：（１）有指导学习；（２）无指导学习。本文着重论述了近年发展的热点——无指导学习的各种技术和影响参数可信度的数据稀疏问题及其解决办法。     

Groupoid C-代数中的三角子代数的表示

研究了ｇｒｏｕｐｏｉｄＣ＊－代数中三角子代数的表示，这些表示是ｇｒｏｕｐｏｉｄＣ＊－代数的＊表示的约束，且把ｇｒｏｕｐｏｉｄＣ＊－代数中的Ｃａｒｔａｎ子代数映成Ｂ（Ｈ）中的一个ｍａｓａ中的弱稠子集．     

二值神经网络的推理和矛盾分析

由节点和约束组成的约束满足网络(Constraint satisfaction networks,简称CSNs)能够描述许多问题,在AI中具有十分重要的地位.神经网络(Neural networks,简称NNs)能够被看作CSNs,而且被认为是适合于求解约束满足问题,因此NNs中必然有一个相应的逻辑理论.本文通过对比CSNs提出了弱推理理论和矛盾分析法,以研究二值神经网络的定性逻辑行为.文中用神经元(称为判决元)表示判决,连接表示判决元之间的柔性约束并执行     

因素空间理论与知识表示的数学框架（Ⅰ）──因素空间的公理化定义与描述架

系统地研究因素空间理论及其在知识表示中的应用。介绍因素空间理论的基本思想，修改了原有的因素空间的公理化定义，提出了表达概念的基本工具－－描述架，为建立知识表示的数学框架奠定了基础。