采用约束蚁群优化的贝叶斯网结构学习算法

针对贝叶斯网络结构学习问题,提出了一种约束蚁群优化算法.该算法根据贝叶斯得分的局部一致性原理设计了一种增边规则,并且将此规则引入蚁群算法的框架中,从而实现了在搜索过程中利用启发式信息动态缩减搜索空间、同时减少运行时间的目的.此外,还从理论上证明了增边规则的正确性,而且从实验角度讨论了约束蚁群优化算法的参数敏感性.实验结果表明,在解决较大规模的贝叶斯网络结构学习问题时,约束蚁群优化算法在保证求解精度的条件下比蚁群优化算法的运行时间减少40%以上.     

基于模糊层次分析法的既有住宅性能综合评价

以综合改建为目的,将既有住宅性能分为安全性、完好性、适用性、节能性、环境性和协调性等6类指标.运用模糊数学方法对层次分析法进行改进,确定各指标的权重,构建既有住宅性能综合评价模型.克服了传统评价方法的主观随意性,全面考虑各类指标的相互影响关系,改善评判过程中的不确定性.通过评价30个不同的案例,验证该评价模型具有综合性、客观性和可操作性的优点.通过案例讨论,提出各类住宅性能改建的实施方法.     

中医察目望神规则挖掘的关键技术

中医客观化中有一个很重要的问题是根据量化的人体特征推导出人体的状态.提出了一种用于中医察目望神客观化中从眼部特征推导出人体"神"的状态的规则挖掘方法.首先给出了视频采集方法,接着使用类-属性依赖最大化方法(CAIM)对眼部特征数据进行离散化形成规则挖掘中的属性区间,然后使用云模型进行关联规则挖掘得到大量候选规则,再对3种互补的规则裁剪方法进行修改和组合用于候选规则的整理,并形成最终的规则集合.利用交叉验证法检验规则挖掘的效果,得到了93%的平均精确度,达到了很好的效果.     

基于底表的多层扫描术语自动标注算法

以学科教材术语语料库建设为目标,实现了一种基于底表的多层扫描术语自动标注算法.该算法首先采用预测性规则模板扫描文本中未登录术语,并进行标注;其次采用最大匹配方法识别出每个可能的候选术语,把每个候选术语看作术语的定位点,扫描其上下文语境,分别调用单位术语规则模板、例外规则、部件规则、部件例外规则、例外校正规则等对扫描结果进行判断,确定候选术语的身份,并进行标注.该方法以规则的预测和限定功能为辅,充分利用了底表术语信息,取得了较高的标注准确率和召回率,开放测试F-指数达到了84%左右.     

公理·规则·公德——儒家私德与墨家公德之伦理辨析

通过对孔孟儒家私德伦理与墨子墨家公德伦理的比较研究,发现科学理性之缺失是儒家私德伦理陷入现代困境及其深层悖论的根源;而墨家科学理性的优势,在其兼相爱和交相利公德伦理体系建构中,起到了价值观和方法论的奠基作用。并指出:规则是社会公德的核心,遵循和崇尚规则以及公平竞争和合作,既是一种科学精神,又是一种公德精神,在当今中国社会发展和公德建设中亟待振兴。     

Skype通信控制方案设计

<正>P2P(点对点)技术是目前互联网上最重要的通信技术之一。它的迅速发展促进了Skype(网络即时语音沟通工具)的产生。以BT、Skype为代表的P2P技术应用虽然体现了互联网的自由,但是同时也反映出了互联网的无序性,当这种无序性扩散到企业网和电信网时,就会变成无法容忍的干扰。P2P技术的应用不仅改变了电信运营商网络流量模式,而且给传统电信业务带来了严峻的挑战,Skype从根本上提出了对传统语音业务的挑战,其潜在的颠覆性影     

含负项的关联规则挖掘研究综述

关联规则挖掘是数据挖掘研究的一个重要领域,传统的关联规则仅反映了正项之间的关联关系,无法反映出数据之间隐藏的负关联关系.从以下方面对含负项的关联规则挖掘进行了综述:引入负项的原因,包含正、负项的关联规则概念及相关术语,最新的含负项关联规则研究情况,经典算法的讨论.最后,展望了含负项关联规则领域未来的研究方向.     

基于多径瑞利衰落信道的非规则LDPC码分析性能

分析了在静态多径瑞利衰落信道上应用于正交频分复用技术的非规则LDPC码在相同的调制方式,不同的映射模式下的误码性能,并与规则LDPC码的性能作了比较,结果显示,在静态多径瑞利衰落信道上,不同的映射模式下,非规则LDPC码的误码性能均优于规则LDPC码的误码性能,非规则LDPC码在相同的调制方式下,格雷映射的误码性能优于自然映射的误码性能。     

分布式虚拟实验室的构建

针对实验经费紧张、设备短缺与实验用户数量不断增长的矛盾,以计算机组成原理实验为例,提出了分布式虚拟实验室的设计方案。采用Client／Server体系结构,基于TCP／IP协议,用面向对象的方法对系统进行建模。对仪器表示、规则定义和规则审查这些关键技术进行了阐述。使用本设计方案开发的原型系统,能够满足基础实验的要求,具有良好的开放性、通用性以及一定的智能性。     

一个保护私有信息的序数型关联规则挖掘算法

基于随机响应技术,提出了一种在保护隐私的关联规则挖掘中对包含三个属性值的序数型数据进行伪装的方法．设计了在伪装的数据集上进行挖掘的算法;分析了算法的安全性及复杂度。并通过实验表明,该算法在伪装的数据集上挖掘出来的规则与原规则相比,相对误差不超过5％。