基于依赖型算子的不确定语言多属性群决策法

研究了属性权重以实数形式给出、属性值以不确定语言变量形式给出的多属性群决策问题。基于不确定语言变量的运算法则,给出了一种基于不确定语言变量及其运算法则的新算子：依赖型不确定语言有序加权几何 (dependent uncertain linguistic ordered weighted geometric, DULOWG) 算子。与该类算子相关联的加权向量依赖于被集结的不确定语言变量,并且对错误或有偏见的不确定语言变量赋予较低的权重来减轻不公平性对评价结果的影响。提出了一种基于ULWGM算子和DULOWG算子的不确定语言多属性群决策方法,并进行了实例分析。     

面向多用途的数学概念知识分层表示方法

着重介绍NKIMath中数学概念的知识表示方法.首先给出了NKIMath知识系统的体系结构,分析了获取数学知识的不同用途.在次基础上给出了一种融合了本体、框架和逻辑综合的知识表示方法,将知识分为谓词逻辑层、知识描述层和概念关系层,不同层次可以满足不同用途的需求,详细给出了数学概念知识表示的基本模式以及参数表示形式.NKIMath可以很容易地实现与W3C推荐的数学文档标注语言OMDoc之间的相互转换,同时在知识表示的多粒度、多语言版本知识自动生成等方面优于OMDoc.     

基于双向投影法的概率语言多属性群决策

针对概率语言信息下的多属性群决策问题,首先基于概率语言术语集(probabilistic linguistic term sets, PLTS)的调整规则和语言尺度函数,定义了PLTS的新运算,并证明其满足代数运算的基本性质。然后,为解决现有向量模公式在下标对称语言下计算结果与实际不符的问题,提出一种改进的概率语言信息下的向量模公式。在此基础上定义方案与正、负理想解形成的向量表示式,并建立针对概率语言信息的双向投影法,由此提出新的贴近度公式。最后,通过应用算例的对比分析验证了本文所提方法的有效性和可行性。该方法充分考虑了PLTS的数据特征,在简化计算的同时避免了信息损失,为解决概率语言信息中数值差异较小的问题提供了新的方法和思路。     

基于神经网络的图像描述方法研究

自动识别和描述图像的内容是人工智能中一个重要的研究方向,它涉及计算机视觉和自然语言处理技术。针对这一难题,提出了一种由深层神经网络模型生成自然语言句子来描述图像内容的方法。该方法提出的模型由卷积神经网络(Convolution Neural Network,CNN)和循环神经网络(Recurrent Neural Network,RNN)组成,其中,CNN用来提取输入图像的特征生成固定长度的特征向量,该特征向量初始化RNN来生成句子。在MSCOCO图像描述数据集上的实验结果表明了该模型所生成句子的语法准确性和语义准确性,且优于先前的基线模型。     

语言判断矩阵的一致性及相关问题研究

研究了语言判断矩阵的一致性及基于语言判断矩阵的方案排序问题.在给出语言判断矩阵有关概念的基础上,通过对有序语言短语集中的有序语言短语进行"量化",给出了语言间相互作用的运算定义,探讨了语言短语及语言判断矩阵的基本性质,进一步从理论上提出了语言判断矩阵完全一致性和满意一致性的概念;为了方便检验语言判断矩阵的一致性,通过引入导出矩阵的概念将语言判断矩阵转化为数量矩阵,并提出了语言判断矩阵完全一致性、满意一致性的简便的判定方法;针对基于语言判断矩阵的方案排序问题,根据导出矩阵的性质通过求解最大特征根,给出了一种简便的方案排序方法;最后通过两个算例说明了本文给出的一致性判定方法和方案排序方法.     

NS—2网络仿真器中动态路由算法的动画仿真研究

研究了基于Unix系统的大型离散事件可视化网络仿真器NS—2(Network Simulator V.2)，分析了基本网络模型C 类的设计原理，Tcl仿真脚本文件的Otcl语言建立方法，局域网模型拓扑描述，路由策略与协议算法，组件的编译等。着重剖析了分布式Bellman—Ford(或距离向量DV)路由算法，以及动态网络拓扑变化的仿真机制。设计了一个7结点的令牌环形网的动态路由仿真实例。利用Nam工具仿真实现了动态路由DV算法的动画效果，利用Xgraph工具描绘出通路上的数据流量曲线，实验结论验证了在DV路由算法下网络的通畅性，以及实际通信中数据包的抛弃、丢失和网络阻塞干扰等现象的客观存在。     

一种基于语言评价信息的多指标群决策方法

针对一类带有自然语言评价信息的多指标群决策问题，给出一种新的群集结和方案优选方法。首先采用近年来最新发展的LWD算子和LOWA算子直接集结每个决策者给出的自然语言评价信息，以得到群的方案评价值，然后根据语言短语集的自身顺序进行方案优选。利用该方法不仅可以确定最优方案，而且还可得到群决策结果的可信程度。最后给出了一个算例。     

基于UML/OCL的C4ISR效能概念建模分析

为了统一描述军事电子信息系统(command control communication computers intelligence surveillance and reconnaissance, C4ISR)系统功能和效能两方面的需求,提出了一种基于统一建模语言/对象约束语言(unified modeling language/object constraint language, UML/OCL)的C4ISR效能概念建模和形式化验证方法。首先,利用效能相关概念扩展了DoDAF 2.0能力元模型,构建一个能够同时引导C4ISR能力的功能分析和效能分析的元模型;将该元模型描述为UML Profile,形成一种基于UML的C4ISR效能概念建模语言,并支持C4ISR效能概念模型检验;最后借助一个假想案例分析说明了该建模语言对C4ISR能力的功能和效能概念建模及模型验证的能力。该方法可弥补UML建模技术在特定领域效能分析方面的不足。     

武器装备仿真训练软件元模型设计研究

针对当前武器装备仿真训练软件(WETS,Weapons and Equipments Training SimulationSoftware)开发存在的问题,提出一种基于特定领域元模型的武器装备仿真训练软件开发方法。采用元建模理论,通过分析WETS基本特征,确定描述构成WETS元模型整体的各部分及其相互关系,构建了描述武器装备仿真训练软件建模语言(WSML,Weapons and Equipments Training Simulation SoftwareModeling Language)的元模型。提出了基于元模型的WETS开发流程。通过大量工程应用,表明该方法是支持模型重用的,可显著提高仿真训练软件的开发效率及其运行可靠性的开发方法。     

Fuzzy上下文无关语言的几个辅助定理

Ｆｕｚｚｙ上下文无关语言是一种常见而有用的语言,对它的研究目前尚是一薄弱环节．本文研究了Ｆｕｚｚｙ上下文无关语言的几个辅助定理及语言的歧义性等,这为进一步研究Ｆｕｚｙ上下文无关语言及与Ｆｕｚｚｙ自动机的关系奠定了基础．