人工智能应用中基于区间代数的时态推理

时态表示和推理是人工智能领域的重要研究内容之一,它的应用范围分布很广,从逻辑基础研究到知识系统的应用.区间代数是一种独立的与领域无关的时态理论.用区间代数能表示不确定的时态关系,可以很方便地用于时态推理,表达能力强;时态关系的区间表示比较直观,可理解性强;同时区间代数可以进一步扩展到二维空间领域,即将区间代数拓展为矩阵代数,实现二维空间推理.在一维时态推理中,将时态的区间表示和矩阵表示相结合,在提高计算效率的同时,保持了形象直观的时态表示.     

电子视网膜数学建模的研究

介绍了相关的视觉生理特性,分析了视觉信息提取的特征,在小波变换理论的基础上,提出了一种电子视网膜数学模型。该模型具有崩溃环节,可根据需要改变参数值。     

H5亚型禽流感病毒HA基因昆虫/杆状病毒系统的表达及对BALB/c小鼠的免疫保护

经RT-PCR扩增了禽流感病毒A/Goose/Guangdong/1／96 H5N1亚型1．7kb HA基因的cDNA,将其克隆到pMD18-T中并测序。亚克隆到杆状病毒转移载体pMelBacA的蜜蜂蜂毒素分泌信号下游中,测序正确后与线性化的杆状病毒DNA(Bac-N-BlueTM DNA)共转染Sf9昆虫细胞。将重组杆状病毒感染HFive细胞,72h左右收获细胞,超声波裂解,SDS—PAGE结果表明HA基因在重组杆状病毒感染的HFive细胞中获得表达。蛋白胶薄层扫描分析显示:表达的HA蛋白占重组杆状病毒感染细胞总蛋白含量的17．1％。Western-blot 及血凝实验结果显示,表达的禽流感H5N1亚型病毒HA蛋白具有生物学活性。表达的H5 HA蛋白定量乳化后,皮下多点注射免疫SPF 级BALB/c雌性小鼠,免疫后产生了H5 HA特异抗体,并在三免前后达到并保持较高水平。用致死剂量的HPAIV H5N1攻击小鼠,免疫组小鼠提供了100％的保护力,而对照组小鼠先后发病且死亡:为研制禽流感H5N1亚型病毒亚单位疫苗,防制禽流感奠定了基础。     

人工神经网络在空气污染预报中的研究进展

人工神经网络是20世纪80年代迅速兴起的一门非线性科学,特别适用于对具有多因素性、不确定性、随机性、非线性等特点的对象进行研究,而空气污染预报正是这样的一类问题。简单介绍了人工神经网络的基本概念,详细地回顾了国内外人工神经网络在空气污染预报领域的研究应用情况,最后讨论了人工神经网络在空气污染预报领域中的研究方向和发展趋势。     

CRT显示器色空间变换方法的比较

分别采用多项式拟合、三维查找表和神经网络方法,建立CRT显示器设备颜色空间RGB与输出CIEXYZ色空间的非线性对应关系。完成了设备颜色显示的特征化。对两个常用的显示器进行了实验,并进行色差分析,比较三种方法的精确度。实验结果表明。对常用显示器的特征化,多项式拟合的方法精度较低;曼维查找表和神经网络技术可以满足精度要求,其中神经网络方法最具优势,GIELab平均色差为0．23-3．71。     

神经网络基于改进型粒子群算法的研究

提出一种基于被动聚集型粒子群优化算法来提高人工神经网络的性能,被动聚集是保持群体完整性的生物力量,该算法引入了生物学中被动聚集的概念,使得信息在种群各粒子间传播,保持种群的多样性。仿真实验表明:基于改进型粒子群优化算法的神经网络可以有效降低训练次数和均方误差。     

定性仿真与人工智能的关系及计算机化解法体系

定性仿真是采用定性推理方法建立和求解定性代数方程或定性微分方程模型,得到被仿真对象的定性行为和展望的预测过程。定性仿真(QSIM)和基于深层知识的人工智能技术,在其核心内容上看是属于同一科学领域。图论方法是求解复杂定量或定性仿真模型的实用且有效的计算机化方法。提出了有关定量和定性仿真计算机化的解法体系,给出了一种计算机求解实例。     

刑诉法二次修正草案中亲属拒证权的历史渊源

刑事诉讼法二次修正草案亲属拒证权的规定,既是对西方法律的借鉴成果,也是对中华法文化精华的继承,标志着我国证据制度正在接近国际公约规定的标准。     

Retail default prediction by using sequential minimal optimization technique

This paper employed sequential minimal optimization (SMO) to develop default prediction model in the US retail market. Principal components analysis is used for variable reduction purposes. Four standard credit scoring techniques—naïve Bayes, logistic regression, recursive partitioning and artificial neural network—are compared to SMO, using a sample of 195 healthy firms and 51 distressed firms over five time periods between 1994 and 2002. The five techniques perform well in predicting default particularly one year before financial distress. Furthermore, the prediction still remains sound even 5 years before default. No single methodology has the absolute best classification ability, as the model performance varies in terms of different time periods and variable groups. External influences have greater impacts on the naïve Bayes than other techniques. In terms of similarity with Moody's ranking, SMO excelled over other techniques in most of the time periods. Copyright © 2008 John Wiley & Sons, Ltd.     

晋城市白马寺人工湖基础处理方案探讨

在对晋城市白马寺煤矿采空区地层沉陷状况调查的基础上,就园林城市生态综合整治项目中人工湖工程地质状况进行了综合分析,提出了人工湖基础采用全充填注浆法治理方案。