主动规则可终止性分析的规则缩减算法

研究主动数据库系统中规则终止特性的静态分析技术,通过对基本触发图分析方法的研究,根据主动规则的可终止性给出了将触发图和激活图结合的一种规则终止分析方法,并将其运用于主动面向对象数据库系统AO2DB的规则终止分析中,该方法与基本触发图分析方法相比能够更准确的判定规则的可终止性。     

基于专家系统的工程机械故障层次模型

建立故障诊断专家系统的关键问题之一是要解决知识的表达问题,即建立适合的知识模型,针对工程机械故障诊断的特点,建立了基于专家经验的故障层次分类模型,专家优先检查的结点作为专家经验结点首先被搜索,在判断规则中引入了分布式规则集和加权规则的概念：规则不存在于统一的规则库中,而是附着于各结点;对权重较高的规则进行优先判断,并利用诊断结果自动修改权值,利用面向对象程序设计（OOP）技术实现该模型,使工程机械故障诊断专家系统的诊断效率和适应性得到极大的提高。     

一个基于Web的工作流系统的体系结构

针对目前的工作流管理产品缺少对异构、分布应用的有效支持,缺少足够的可靠性和可扩展性,作者近期设计了一个基于Web的工作流管理原型系统WFlow,在该系统中通过引入工作流分层模型和嵌套分布执行机制,增强了系统对异构、分布应用的支持力度,提高了系统的可靠性,文中着重讨论其体系结构,其中包括工作流模型、工作流引擎和多引擎间的协调机制等。     

基于改进人工势场法的多无人艇避障策略

针对多无人艇编队避障问题,对静态避障的路径消耗问题进行建模分析,在动态避障时提出一种偏置人工势场法使策略符合艇群国际海上避碰规则（swarm International Regulations for Preventing Collisions at Sea,sCOLREGS）。本方法首先对传统人工势场法进行改进,定义符合艇群会遇态势判断需求的sCOLREGS,通过速度障碍法实时判断碰撞风险,然后利用偏置斥力区域的改进人工势场法实现对规则的遵守。仿真实验表明,本文方法在障碍物与编队大小相当时可显著减少避障路程,在确保避障实时性的同时,较好地遵守了国际海上避碰规则相关条例。研究结论可为海面无人艇集群安全航行提供参考。     

基于遗传算法的单维关联规则挖掘

算法采用了一种新颖的质数编码方式,将数据库属性项压缩为一个数值型的项,把原来用字符串表示的记录转化为用一个合数表示,进而把字符串比较转化为数值运算.通过引入频繁项集估计数目,使算法总是在频繁项密集区进行挖掘,对搜索空间进行了有效修剪.实验表明,算法对数据库压缩比超过25％,效率至少能提高49％.     

S盒变换规则融合雅克比椭圆混沌映射的图像加密算法研究

由于当前的基于混沌映射的图像加密算法存在瞬态效应,且在像素扩散阶段都没有使用完整的随机密码序列,从而降低了加密系统的安全性,无法抵御各类明文与密文攻击。对此,设计了一个完整的随机密码序列和新的雅克比椭圆映射,并定义了一个S盒变换规则;构造了预混淆-混淆-扩散结构,提出了S盒变换规则耦合雅克比椭圆混沌映射的图像加密算法。首先利用S盒变换规则对初始图像进行预混淆;再根据Logistic混沌映射与代数变换模型所生成的外部密钥迭代雅克比椭圆混沌映射,以消除瞬态效应;改变初始外部密钥,再次迭代雅克比椭圆混沌映射,用序列修正函数对迭代得到的伪随机序列进行修正,产生的新序列在混淆机制下改变预混淆图像像素值;根据密钥流机制和新序列来设计一个完整的随机密码序列,对混淆像素进行扩散。在MATLAB仿真平台上测试结果表明:该算法高度安全,拥有很强的密钥敏感性,密钥空间巨大。     

数学解题过程的理论分析

数学问题的解答,是在问题空间中寻求一条由问题初始状态到目标状态的通路,用数学方法描述这一过程。     

广义MP规则

提出了广义MP规则与集体广义MP规则 ,并在二值逻辑系统中通过引入根的概念给出与上述规则在语构意义下的解 .以三I方法为基础 ,在连续值逻辑系统L 中讨论了广义MP规则与集体MP规则的语构意义下的解 .又分别在二值与Lukasiewicz三值系统中给出了上述问题在语义意义下的解 .以上理论可视为模糊推理在经典逻辑学中的非模糊形式     

论烯烃亲电加成反应中的择向性

亲电加成是烯烃的特征反应．在烯烃的亲电加成反应中,如果反应物烯烃是对称的分子,加成无择问问题;如果不对称试剂E—NU（E≠Nu）与不对称烯烃进行加成时,则可以生成两种加成产物．如：这两种可能性一般是不均等的,加成结果往往是其中一种产物占优势,或甚至只能得到一种产物．所谓加成的挥向,就是E和NU分别加成在双键的哪一端的问题．1经典的马氏规则关于加成的择向问题,几乎所有的教材[1,2]都采用经典的马科尼科夫规则（简称马氏规则）来进行解释的．即不对称烯径与卤代氢等极性试剂加成时,卤素加到含氢较少的不饱和碳原子上…     

基于决策树的神经网络规则抽取方法

将从神经网络中抽取一个可理解的模型视为一个归纳学习任务 ,其中 ,目标概念就是神经网络表达的功能 ,所生成的可理解模型是一个能很好近似神经网络的决策树 .在这个过程中 ,应用了决策树归纳学习的优化原则 ,使得生成的决策树能最简洁、准确地描述神经网络学到的知识 .实验证明 ,生成的决策树可以很好地近似神经网络 ,且比用传统方法生成的决策树具有更好的分类精度 ,同时NNtoDT算法也保持了具有较好的通用性和可扩充性的特性 .