德汉机器翻译软件系统

建立的德汉机器翻译系统，主要包括词法分析，语法分析和译文调整生成等模块，ＧＣＭＴＳ采用与传统的ＭＴ系统不同的有条件归约算法及动词阶位和规则库相结合的分析算法，并将算法与规则分离，ＧＣＧＭＴＳ是在ＸＥＮＩＸ３８６和ＯＲＥＣＡＬ数据库环境下开发的，容易移植和推广。     

从武术套路竞赛规则的演变探讨其技术风格发展趋势

回顾竞技武术套路运动的发展历程,运用专家访谈法、文献资料法和比较分析法,分析《武术套路竞赛规则》的演变对其技术风格发展趋势的导向作用,为今后武术套路技术水平发展方向的相关研究提供参考。     

智能立体停车库计算机监控系统

阐述了一种升降横移式立体停车库，针对现有系统人工干预多、缺乏实时监控的缺陷，运用非形式化建模技术和组态控制算法进行系统软件设计，开发出基于MCGS组态控制技术的计算机监控系统。     

基于Q-学习的动态单机调度

针对当前基于Q-学习的Agent生产调度优化研究甚少的现状,利用Q-学习对动态单机调度问题在3种不同系统目标下的调度规则动态选择问题进行了研究.在建立Q-学习与动态单机调度问题映射机制的基础上,通过MATLAB实验仿真,对算法性能进行了评价.仿真结果表明,对于不同的系统调度目标,Q-学习能提高Agent的适应能力,达到单一调度规则无法达到的性能,适合基于Agent的动态生产调度环境.     

成像测井裂缝自动识别元胞自动机方法研究

针对成像测井裂缝自动识别任务,提出了一种基于元胞自动机模型的图像识别算法。以成像测井图像中裂缝的灰度值较大并且裂缝基本连续为依据,通过制定免疫规则建立了一个基于元胞自动机模型的成像测井裂缝自动识别模型,基于元胞自动机的局部规则以及其并行计算的机制,进行成像测井裂缝的自动识别。该模型原理简单,并且易于实现。实验结果表明,通过指定的免疫规则,能够达到很好的裂缝识别效果。     

基于中文文本的疾病领域本体学习的研究

为提高领域本体概念及概念之间关系提取效率和准确率, 提出基于中文文本的领域本体学习模型。在提取候选概念的过程中, 采用修改后的关联规则频繁项计算方法对合
成词进行处理, 并结合位图存储分词处理后术语间的物理相邻关系, 再通过计算领域相关度和领域一致度对候选概念进行筛选, 最后利用关联规则可信度和层次聚类的方法分别提取概念间的非分类关系和分类关系。实验结果表明, 该模型对领域本体学习具有合理性, 提出的算法与基于互信息的本体学习相比较, 在概念和关系的提取
上具有较高的准确性。     

基于粗集理论的数据离散化技术研究

信息系统连续型属性值的离散化对决策规则或决策树的学习具有非常重要的意义,它能够提高系统对样本的聚类能力,增强系统抗数据噪音的能力,减少机器学习算法的时间和空间开销,提高其学习精度。粗集是有效的数据离散化工具。对基于粗集理论的数据离散化方法进行了深入研究,分析其特征,评述其研究进展,并通过仿真实验研究了几种典型的启发式离散化算法的性能。其结果对发展新的离散化技术或为特定应用选择合适算法都有参考价值。     

法律解释方法的适用规则

法律人在获取一项正当裁判的过程中,必然要运用到法律解释。而法律解释的方法就是法律人从法的渊源找寻法律规范的必要工具。法律人为了获得一项令人满意的解释结果,在适用法律解释的方法的同时应该遵循一定的规则。法律人只有遵循了这样一种规则,他们所做的法律解释才是可靠的,得出的法律决定才是合理的和可接受的。     

CIMS下面向订单的动态生产计划解决方法

文章面向企业整体业务流程,将计划分成主计划和车间计划2个层次。给出了主计划下订单优先级的管理方法,详细讨论了车间日计划下产品提前期的确定方法,讨论了车间生产任务的优化控制方法。并通过对订单和提前期在启发式优化算法下的求解,完成了CIMS下动态生产计划的制定。     

空间数据挖掘的研究与应用

空间数据挖掘就是从空间数据库中抽取隐含的知识、空间关系或是空间数据库中存储的其他的隐含的模式的过程 空间数据挖掘在地理信息系统(GIS)、空间遥感、测绘、资源和环境管理等很多领域有广泛的应用前景 本文对空间数据挖掘的具体应用进行了探讨.