智能通信网推理机制的研究

为了在语义网的构架中实现元数据的交互.针对一种特定的语义网——智能通信网,研究其推理机制.分析OWL DL语言的描述能力,在其蕴含的知识基础上建立Prolog推理规则,通过Visual Prolog逻辑编程实现了智能通信网的自动推理,并用实例验证该推理系统可完成知识库中元数据的交互,达到人机交互协同工作的要求.最后通过实验检测说明智能通信网推理系统与普通万维网相比,查准率更高.     

体育视频中基于语义推理的事件检测方法

为了对视频内容进行语义级别的事件分析和索引 ,进一步满足用户访问大规模体育视频库的需求 ,提出一种 3层次的视频语义推理方案。在最底层 ,提取视频特征 ,并提出一种视频语义片段自动分割算法 ;在第二层 ,把各语义片段映射到语义概念 ;在最高层 ,建立视频语义事件的有限状态自动机模型 ,进行事件推理和识别。实验结果表明 ,该方案可以有效地进行视频事件识别 ,检测的精度和速度都可以得到很好的保证     

关于现代日语中“推量表达”的研究

目前对于现代日语中的推量表达研究方式较多,角度较广,但各种推量表现中存在着微妙的差异。本文主要探讨了日语暧昧性的主要成因以及与之密切相关的暧昧表达形式——推量表现,通过对日语中"らしい、ようだ、みたいだ"等推量表现的用法的对比、归纳、总结,以期解决学生混用推量表现的问题。     

模糊控制器设计方法研究

模糊控制器是一种仿人的智能控制器,适用于模型不确定的系统。根据控制系统的控制要求,介绍了模糊控制器的2类设计方法,分别基于Matlab和基于模糊控制开发系统FDS2.0软件包。并把这2类方法进行了比较。通过比较,进一步充分显示了模糊控制的优越性。     

智能自动化色彩协调系统

阐述了带有知识库的智能化自动色彩协调系统的实现。讨论了专家知识的表示 问题，提出了随机联想式的推理模式，建立了配色知识库。系统已用于地毯图案设计系 统中。     

一类非线性系统的模糊推理建模与控制仿真

针对一类非线性系统,首先使用模糊推理建模法由输入输出数据对得到该系统的数学模型,然后直接对所得的模型进行变论域自适应模糊控制,最后在不同参考输入情况下进行了仿真实验,并与常规模糊控制进行了比较。结果表明,基于模糊推理模型基础上的变论域自适应模糊控制具有相当的普适性和非常好的跟踪性、实时性。     

基于度量学习和层级推理网络的抽取式摘要方法

当前大部分的抽取式摘要方法主要关注对摘要句的表示和抽取，容易忽略对文本特征表示的充分性。为了解决这一问题，提出一种基于度量学习和层级推理网络的抽取式摘要方法。首先，在抽取式任务基础上提出基于度量学习和层级推理的抽取式摘要模型（MLHIN）；其次，在CNN/DailyMail数据集上进行模型评估，并在英文摘要数据集CNN/DailyMail上进行测试；最后，对测试结果进行验证。结果显示，所提方法模型在Rouge-1,Rouge-2,Rouge-L上的得分明显优于其他模型，比Lead-3模型分别高出0.84％，1.29％和2.43％；通过将提出的度量损失metric和层级推理模型中的句子编码器替换掉，可以看出模型性能均有不同程度的下降，证明了提出的层级推理网络和度量损失的有效性。新算法能够提高模型捕捉长距离依赖的能力，增强模型对摘要句与非摘要句的分辨力，有效改善了抽取式摘要方法的性能。     

基于正态-逆伽马分布的反巡航导弹命中概率估计方法

有效估计反巡航导弹武器系统命中概率是确定反巡航导弹武器系统弹药消耗的基础, 反巡航导弹试验成本高, 导致数据不足, 给估计反巡航导弹武器系统的命中概率带来困难。本文以防空试验中靶面落点服从二维联合正态分布的现象为切入点, 结合巡航导弹等效矩形域的特点, 提出了基于正态-逆伽马分布的反巡航导弹武器系统命中概率估计方法。选取正态分布和逆伽马分布作为反巡航导弹武器系统命中概率特征参数的先验分布, 并通过贝叶斯分析方法得到相应的后验分布函数。采用参数估计得到先验分布中的超参数, 确定命中概率的最大后验估值, 示例表明了方法的可操作性, 具有广阔应用前景。     

基于因子分析的因果推断研究

针对反事实框架下的因果推断问题,在因子分析视角下,从优化角度提出利用 L2 因子分析方法估计反事实值,并引入 L1 损失函数优化 L1 风险;结合因果推断与正交因子模型,将面板数据中需要估计的反事实值视作缺失值,从而把因果推断反事实值估计转变为带有缺失值的潜在因子模型估计;舍弃面板数据中的缺失值,通过优化一步得到潜在结果与平均处理效应,避免了信息丢失问题;采用 L1 因子分析代替 L2因子分析来估计模型,做出稳健性上的改进,并获得中位数处理效应;介绍了一种交替凸优化算法解决 L1 、L2 因子分析中的目标函数最小化问题,并给出其具体实现步骤;对于加利福尼亚州限制烟草政策案例做了实证研究,将 L1 、L2 因子分析与已有因果推断方法进行比较分析,结果表明:因子模型的 L1 、L2 估计量同样适用于宏观经济变量预测;最后通过设置伪实验组与伪介入的假设,验证了 L1 因子分析较其他方法具有更稳健的预测效果。