语义特征造型的一种约束求解方法

基于历程的特征造型系统在产品模型的可编辑性和易编辑性技术方面存在的问题涉及到了特征造型中的核心技术,尤其在变量、约束的表示及提高约束变量求解的精确性和效率方面。本文在语义特征造型的基础上提出了对约束方程组进行分解,并转化为有约束的非线性优化问题,然后利用遗传算法约束求解,克服了运用几何变量法求解所存在的收敛性差、求解速度慢,以及单独使用遗传算法进行大量搜索与匹配求解速度缓慢的缺点。     

基于因子图的协同定位与误差估计算法

针对多自主水下航行器协同定位系统中从艇的数据融合问题,首先建立了协同定位系统的数学模型,然后分析了速度误差及航向误差对从艇定位误差的影响,同时设计了协同定位及误差估计的因子图模型.接着,提出了基于高斯噪声的协同定位及误差估计算法,利用均值和方差在因子图各节点间传递完成对从艇位置、速度误差和航向误差的估计.为了验证算法的...     

个性化CAI中教学策略的设计与实现

教学策略是计算机辅助教学系统实现个性化的关键。通过对教学知识点的属性及其关系即元知识的分析,结合学生模型对知识点树进行裁剪,可得到学生应该学习的知识点集合;再对带权有向图进行拓扑排序可生成最佳的教学序列,并能根据学生的学习情况及时调整。这种将树和图的结构特点结合起来的做法不仅可以较为全面地反映知识点之间的关系,而且可以简化推理算法。     

切比雪夫多项式与循环图中生成树的个数

生成树的个数是评估图(网络)可靠性的一个重要且被广泛研究的量.利用切比雪夫多项式的性质推出了循环图中计算生成树个数的在线性时间内即可实现的方法,并讨论了渐进特性.     

图的度平方和与拉普拉斯谱的关系

对于n个顶点,m条边的简单图来说,当它的非零拉普拉斯谱相同时,它的度平方和取到最小值.     

基于时空建模的动态图卷积神经网络

为了使图表示学习得到的嵌入向量对节点和边不断变化的动态图具有很好的信息表征能力,提出一种动态图卷积神经网络模型(DyGCN),将动态图上的表示学习建模为时间和空间信息的聚合.该模型将从图卷积神经网络(GCN)的空间卷积提取图上的结构信息与从时间卷积神经网络(TCN)的因果卷积提取时序上的历史信息相结合,同时在空间卷积层...     

子任务调度和时延联合优化的MEC卸载方案

移动边缘计算(mobile edge computing, MEC)为5G超低时延业务提供了解决方案。如何设计低时延、高效率的任务卸载方案,是MEC面临的主要难题之一。为此,针对端-边协同MEC服务场景,研究了大型计算任务的低时延、低能耗部分卸载方案,通过将用户任务划分为多个有顺序依赖关系的子任务并构建子任务的有向无环关系图,设计了能够最小化卸载时延的子任务调度方案,提出了基于任务复制的最早卸载执行算法,解决了能耗受限下的任务最小时延卸载计算。仿真结果表明,提出的MEC卸载方案能够有效减少任务处理时延,降低系统能耗。     

基于符号定向图(SDG)深层知识模型的定性仿真

定性仿真是系统仿真技术中的重要研究和应用方向，同时也是人工智能技术的一个重要方面。近年来，随着现代计算机技术的日新月异，使得基于符号定向图(SDG)深层知识模型的定性仿真研究和应用取得了显著进展。SDG模型能够表达复杂的因果关系，具有包容大规模潜在信息的能力，因此特别适合于过程系统危险评价(PHA)、危险识别与故障诊断。SDG模型结构简单，易于建立和修改。然而高质量的SDG模型必须采用经验数据和定量动态仿真检验和校正。采用SDG模型进行定性仿真的关键技术是高效双向推理“引擎”，由计算机软件自动完成。目前，在计算机辅助过程系统危险评价方面，SDG是最有效的方法；在过程系统故障诊断方面，其完备性较好，但诊断分辨率尚待提高。今后的研究应解决：定性仿真和定量仿真相结合；SDG自动建模；通用推理软件平台；大系统高分辨率故障诊断等问题。     

强正则图的字典积的零度和秩

设G,H是两个强正则图。它们的字典积（lexicographic product）图的零度和秩是指它们的邻接矩阵的零度和秩．讨论了部分强正则图在二元运算下的字典积图的结构、零度及秩。得到了一些有意义的结果．     

融合知识图谱的多通道中医辨证模型

中医辨证是中医临床立法、处方、用药的基础和前提。中医电子病历缺乏高质量语料,模型训练容易欠拟合,且四诊信息的症状表达形式存在较大差异,限制了网络模型对复杂症状的识别能力。针对上述问题,通过对四诊信息多通道的分开处理,以及人工构建的小规模知识图谱对模型训练进行知识的增强,提出了融合知识图谱的多通道中医辨证模型。实验结果表明,基于中医电子病历数据集,提出的模型在P@1指标、P@3指标、P@5指标上相比基线模型分别提高3.51%、3.38%、3.32%,相比其他网络结构模型也有不同程度的提高,验证了所提模型对中医辨证具有显著效果。