基于元素干扰S-粗集知识的推理-识别

利用数理逻辑中命题逻辑的形式,给出元素干扰与关系因子的逻辑推理表示,然后给出知识系统受到外部因素干扰时,知识的逻辑推理表示,以及S-粗集的逻辑推理表示,给出知识的动态推理与识别定理,S-粗集的动态推理与识别定理。解决了元素干扰对系统进行干扰时,S-粗集知识的动态推理与识别问题。     

基于改进的“三明治”时延差探测方法的网络拓扑推测算法研究

在目前网络拓扑推测过程中"三明治"探测方法采用时延作为度量函数,在拓扑推测准确性和网络性能影响方面取得了很好的折衷,而且解决了时钟同步问题.但是由于"三明治"探测方法对网络的影响由其中的大包的流量所决定,发送过多的大包对网络流量影响较大.对"三明治"探测方法进行了改进,用背靠背的小包代替"三明治"探测包中的小包,共享其中的大包,从而可得到2倍于"三明治"探测方法测量所得到的信息量,达到了减少大包发送量的目的.基于分组方法的拓扑推测算法根据共享路径上度量函数非递减性和相关性进行拓扑推测,计算复杂度比最大似然估计算法小.采用基于分组的方法根据端到端测得的时延差进行拓扑推测.仿真结果表明,在重负载和轻负载2种情况下,探测方法改进后拓扑推测准确率都得到了提高.     

基于建筑图纸的三维重建技术研究进展

基于建筑图纸的建筑物三维重建是计算机图形学和人工智能领域的重要研究方向.文章系统分析了三维重建技术研究现状,介绍了重建过程的一般流程,包括建筑图纸的轴网识别,柱、梁、板及其它符号的识别,总结目前图纸理解与识别技术的研究成果、存在的主要难点、发展趋势及产业界的相关进展,最后提出该领域进一步的发展方向.     

基于MPI的主从式并行MCMC

马尔可夫链蒙特卡洛(MCMC)是贝叶斯网络(BN)的一种近似推理算法,为保证其时间性能,在生成马尔可夫链的组成序列时,通常只使用较少的样本,其推理精度较低.以Gibbs抽样为基本框架,提出一种BN的并行MCMC推理方法PMCMC,在生成马尔可夫链的组成序列时,通过增加对BN中每个节点的抽样频率来提高推理精度,并在消息传递接口MPJ的支持下,利用主从式并行机制来实现其推理过程,保证了推理的时间性能.在3个不同BN上的推理实验结果表明,PMCMC在提高推理精度的同时有效保证了推理的时间生能.     

一种混合噪声的模糊滤波算法

为了解决混合噪声图像增强中抑制噪声和保持边缘细节的矛盾,提出一种基于多级中值滤波和模糊加权均值滤波的图像模糊去噪方法.根据不同的区域,不同噪声,通过模糊推理,模糊合成多级中值滤波和模糊加权均值滤波的结果,在滤除混合噪声的同时,保留图像的边缘细节.根据实验结果,从客观和主观两方面比较了本算法和几种方法的效果,表明本方法有较好的抑制噪声,保持图像细节对比度的能力.     

涉及图片造假的鉴定

通过对造假情况的分析,阐明了对虚假图片的鉴定原理,同时提供了各种造假手段的鉴定方法,并介绍了由图片鉴定引出的深层次问题,为人们进行图片编辑、刑事侦察、重构历史画面提供了理论依据.     

一种基于句子分割的文法自动推导算法

信息咨询口语对话系统中的领域文法规则往往需要专家来人工设计。该文针对一种面向汉语口语的上下文无关增强文法,提出了一种基于句子分割的文法自动推导算法。其基本思想是:用初始规则集对训练例句进行分析,若不能得到完整的语法树,则先对分析结果进行消歧和归一化,然后根据顶层成分递归地推导出缺少的规则,并更新已有的规则集。为了提高最终文法的性能,在例句处理顺序和规则更新上对算法基本流程做了改进。在天气预报查询领域进行了实验,结果文法的句法分析准确率在初始规则集为空时达到了64.8%,在初始规则集只包含日期相关规则时达到了86.4%。     

基于往返时延的网络拓扑推断

为了减少拓扑推断中采用单向性能参数需要多个节点合作的限制,提出了一种基于往返时延的拓扑推断算法,设计了网络拓扑推断中的往返时延测量方法,基于往返时延的拓扑推断不需要时钟同步及目标节点的配合.从理论分析了基于往返时延推断网络拓扑结构的可行性和正确性,并通过NS2进行了仿真实验.仿真结果表明,基于往返时延的推断算法能够较准确地推断网络的拓扑结构,与基于单向性能参数的拓扑推断算法相比,基于往返时延的拓扑推断算法受到的限制较少.     

基于参数可调隶属函数的模糊插值建模方法研究

将模糊推理建模法应用于一阶非线性系统,其中的插值函数一经确定,被控对象的模型即被确定.由于不同系统适用不同的插值函数,如果需要用其它插值函数对系统建模,得重新建立系统模型.设计了一类可调参数插值函数,通过改变其中的参数,从而改变函数形状,最后得到一个较适用的模型框架.     

SQL实现Bayesian网的不确定性推理

不确定性推理是人们常用的一种推理,Bayesian网是进行不确定性推理的有力工具,提出了扩展关系模型,并在扩展关系模型中用SQL（结构询问语言）语句实现Bayesian网的不确定性推理。