基于概率信息系统决策规则的Ro三I决策推理

讨论了一种概率信息系统用于表示对象与属性值之间的关系存在不确定性的信息．使用粗糙集和证据合成理论中的方法，给出了获取概率信息系统的扩展决策规则集的一般方法．使用R0三I推理方法实现了基于扩展决策规则集的R0三I决策推理判断．     

回溯推理与经济解释

皮尔士提出的回溯推理是根据事实尝试性地提出理论假说,应用演绎推理从前提推出一些结论,作出预言,然后,根据实验来验证.如果预言得到实验的证实,那么,我们可以在一定程度上接受这一假说,把它转化为理论.回溯推理是一类独立的逻辑推理形式,其特点在于作出最佳解释.最佳解释推理要求具备一致性、简单性、类比性等特点.回溯推理在经济解释和经济学方法论中比归纳和演绎更为适用.     

基于模糊校正的深度时序信息安全评估算法

针对现有信息安全评估算法对多专家主观态度偏差的处理不足,并且传统时序机器学习模型无法应对时间段内偏差积累等问题,提出一种基于深度模糊校正的深度时序信息安全评估算法。该算法首先通过三角模糊函数构建专家模糊评估指标,并采用改进的加权DS证据推理校正指标,然后创建损失和可能性矩阵特征,最后使用深度时序网络评估信息安全。在MIT数据集上进行了仿真实验,实验分别分析了特征是否能够应对多专家冲突,以及评估算法的正确率,鲁棒性和时间效率等指标。实验结果表明,本文提出的算法拥有更强的模糊评价能力,对专家间的冲突意见处理能力更强,在时序上的信息安全评估更准确,鲁棒性更高,但是算法效率却得到了保持。     

基于云理论的油气管道滑坡危险性综合评价

管道滑坡危险性评价是长输油气管道沿线滑坡灾害预防和治理中规划决策的重要依据.该评价组织由定量和定性两类指标构成,评价系统具有随机性和模糊性的特点.针对常用的定性和半定量评价法在处理系统的随机性和模糊性上存在顾此失彼和人为主观性强的问题,引入能同时有效反映事物随机性和模糊性的云理论,运用黄金分割率法构建5级标度的管道滑坡危险性状态标尺云和指标重要性权重云,提出定量指标的不确定性推理过程和定性指标专家群语言云转化的浮动云偏好集结算法,构建了油气管道滑坡危险性的综合评价模型并进行了工程例证分析.4处待评样本的综合评价结果与半定量法结果基本一致,并与实际相符.该模型软化了指标边界的硬划分,简化了指标数据的预处理;实现了评价的定量与定性融合和集成决策;提高了结果的精确性、合理性和可视化.     

产业结构升级影响因素的实证分析

产业结构升级是转变中国经济发展方式的重要途径,也是实现经济能够持续健康发展的内在要求。选取中国2004-2014年30个省级面板数据构建影响产业结构升级的因素指标体系,采用面板单位根、协整和Granger因果检验分析指标数据的平稳性和长期趋势,并通过FMOLS对模型进行估计,研究发现:长期内,劳动力、资本、技术产出、消费水平、政府职能、外商投资、环保投入、能源投入与产业结构升级互为因果关系;劳动力、资本、政府职能和环保投入与产业结构升级存在正相关关系;而技术产出与外商投资对产业结构升级影响并不显著,消费水平和能源投入对产业结构升级存在负向影响关系。     

我国三重上市公司A_H_N股市场的风险传染分析

目的 分析中美贸易关系在不同阶段下对我国三重上市公司股票的风险传染机制.方法 通过整理在我国大陆证券市场、我国香港和美国纽约证券交易所同时上市的9家三重上市公司的日收盘价数据,构建了A股指数、H股指数和N股指数,运用非线性Granger因果检验、混合Copula函数和极值理论进行实证分析.结果与结论 (1)在美国明确打压中国概念股的情况下,A 股市场、H股市场和N股市场之间呈现出了市场分割特征;(2 )随着中美贸易争端的升级,加大了A股市场同 H股市场和N股市场之间风险传染的可能性;(3)目前,我国三重上市公司在香港市场和纽约证券市场的风险值较大,而在我国A股市场的风险值较低.通过分析我国三重上市公司在A股市场、H股市场和N股市场之间的风险传染机制,在"双循环"战略背景下为相关部门和投资者提供更多参考.     

律则必然性对层级个体化问题的回应

金在权总结了“层级个体化”方法论问题，它是否构成对突现的本体论拒斥？本质上，问题离不开基于逻辑必然性的反事实推理，其有效性依赖于不相容场景与反事实条件的解释相关性。通过模态反驳模式展开其逻辑结构，研究发现，解释相关性建立在层级由彼此分离的尺度区间所实现的必然模态之上，然而，适应度函数、物理律则显示了层级在连续尺度上分布的律则必然性，这反驳了该模态推论。本文为科学技术与社会领域的研究对层级给出一般说明的可能提供了辩护。     

LEARNING CAUSAL GRAPHS OF NONLINEAR STRUCTURAL VECTOR AUTOREGRESSIVE MODEL USING INFORMATION THEORY CRITERIA

Detection and clarification of cause-effect relationships among variables is an important problem in time series analysis. Traditional causality inference methods have a salient limitation that the model must be linear and with Gaussian noise. Although additive model regression can effectively infer the nonlinear causal relationships of additive nonlinear time series, it suffers from the limitation that contemporaneous causal relationships of variables must be linear and not always valid to test conditional independence relations. This paper provides a nonparametric method that employs both mutual information and conditional mutual information to identify causal structure of a class of nonlinear time series models, which extends the additive nonlinear times series to nonlinear structural vector autoregressive models. An algorithm is developed to learn the contemporaneous and the lagged causal relationships of variables. Simulations demonstrate the effectiveness of the nroosed method.     

基于实例推理的复杂产品设计实例的可适应性重用

针对目前复杂产品不能很好地以低成本快速地响应客户的个性化需求问题,提出将可适应设计方法学应用于复杂产品的快速设计过程。围绕可适应性重用实例推理技术进行了研究:基于最近邻检索法,采用粗集理论和层次分析法相结合的组合权重确定法,对相似实例进行了检索,并有效考虑到了属性值为点值和区间值等情况。最后以液压机产品为例,具体阐述了可适应重用实现过程。结果表明,该方法实现了企业设计知识的有效重用,显著提高了企业快速响应市场的能力。     

基于NX的螺旋传动智能设计系统

运用NX/OPEN API，MENU SCRIPT，UI STYLER技术，数据库技术，创建螺旋传动设计的知识库与推理器，实现螺旋传动设计的智能化。系统集快速化，系统化，智能化于一体，在NX平台上创建主控模块，验算模块，推理模块，数据库管理模块，模型生成模块的设计，实现基于知识推理的螺旋传动快速设计，以提高螺旋传动设计的设计效率与设计质量，以适应市场需求。