康德图型法的拓扑结构意义

本文从康德的时间出发，认为康德的同时主要方面不是主观的牛顿式的绝对时空，而是“流变”时空。并由此认为康德的图型法是从“流变”出发去寻找不变的结构；这一思想与现代拓扑学从“流变”中去寻找拓扑不变量的思想完全一致。并指出了这种一致性对于哲学发展的重大意义，重建形而上学，为理性主义而后非理性主义、科学理性和价值理性的统一指明方向。     

基于语言偏好的群体决策的软解法

群体决策模型用于支持系统或专家系统，面临的两个问题是：自然语言与机器语言的匹配以及模型解与决策者意向交融．本文在许多学者大量工作的基础上，试图提出群决策的软化求解模型．主要提出两方面的结果：一是多准则语言偏好的综合；二是采用模糊匹配方法和语言变量的软算法将个人语言偏好聚集为群体可接受决策解．最后给出实例计算以说明操作步骤．该模型可用于人－机交流式ＧＤＳＳ或小群（７～１２人）会议支持系统的软件设计     

知识封装及知识型复杂系统

本文描述了复杂系统综合集成的一种新的方法--知识封装及其在知识封装上建立知识型复杂系统的过程, 探讨了知识在复杂系统中的作用及其介入的深度。采用知识封装后, 无法符号化的问题求解模块可以统一在知识系统的框架下进行处理。最后通过两个示例来说明如何对问题求解模块进行知识封装。     

组合函数的相等实现——Ⅱ.分离变量法

在献〔１〕中，给出了求解组合函数相等实现后种图形解法，本用这种方法讨论可分离函数及不可分离函数的实现问题。     

轮式分页输纸中的摩擦问题

本文着重研究了输纸轮与纸面间以及纸与纸间的静、动摩擦特性。分析了分页输纸的力学条件,并通过各种结构输纸胶轮和国产纸张的实验证明了正压力与摩擦系数之间存在着非线性关系。得出了一系列曲线。指出:利用非线性摩擦特性是分页输纸的理论基础,为设计简单的张簧式给纸盒提供了科学依据。经“OA”设备的OCR和OMR使用证明分页输纸稳定可靠。     

基于词-标签概率的多标签文本分类研究

针对多标签文本分类任务中如何有效地提取文本特征和获取标签之间潜在的相关性问题,提出一种CNN(convolutional neural networks)结合Bi-LSTM (bi-directional long short-term memory)的模型.首先,通过CNN网络和最大池化提取文本的特征;然后,利用训练的Labeled-LDA(labeled latent dirichlet allocation)模型获取所有词与标签之间的词-标签概率信息;接着,使用Bi-LSTM网络和CNN网络提取当前预测文本中每个词的词-标签信息特征;最后,结合提取的文本特征,预测与当前文本相关联的标签集.实验结果表明,使用词-标签概率获取文本中词与标签之间的相关性信息,能够有效提升模型的F1值.     

基于PVM的GAMMA程序执行环境研究

由Ｂａｎａｔｒｅ和Ｍｅｔａｙｅｒ提出的并行计算模型ＧＡＭＭＡ,通过使用多重集转化技术,允许在料高层次开发求解问题的逻辑并行性,目前已被广泛作并行程序构造工具。本文探讨如何基于网络并行计算环境－ＰＶＭ有效地实现ＧＡＭＭＡ模型。实验结果表明ＧＡＭＭＡ作为高层、隐式并行模型适合开发大规模并行程序。     

无初始状态统计知识时多变量系统的最优平滑与预报

在无初始状态统计知识的情况下,我们分别就固定点平滑、固定滞后平滑与预报３种情况给出了动态系统的最优线性最小偏差估计（ＢＬＩＭＢＥ）,同时还给出了完全（ｉ,ｊ,Ｔｉ）－可重构性的概念及系统完全（ｉ,ｊ,Ｔｉ）－可重构的充要条件     

基于变量混合调整的机械产品智能优化策略

为解决机械产品原始设计方案的可行化,提出了基于变量混合调整的优化策略,采用了基于启发式思想生成的变量因果关系图与几何约束混合求解的变量调整策略,该策略能很好就适应产品设计的各个阶段具有良好的柔性,同时它又是约束驱动,具有很强的自适应性和灵活性,就汽车驾驶室内布置设计对该策略进行了有效的验证。