满秩分解的两种简化方法及其应用

本文首先在给出两种满秩分解的简单实现方法的基础上,对广义逆A~((1,2)),A~((1,2,3)) 和A~((1,2,4)) 等进行了计算,然后提出了选择方法的建议,并分别对线性方程组和超定线性方程组的极小范数解和极小最小二乘解的方法作了一些简化.     

The double nature of Maxwell's physical analogies

Building upon work by Mary Hesse (1974), this paper aims to show that a single method of investigation lies behind Maxwell's use of physical analogies in his major scientific works before the Treatise on Electricity and Magnetism. Key to understanding the operation of this method is to recognize that Maxwell's physical analogies are intended to possess an ‘inductive’ function in addition to an ‘illustrative’ one. That is to say, they not only serve to clarify the equations proposed for an unfamiliar domain with a working interpretation drawn from a more familiar science, but can also be sources of defeasible yet relatively strong arguments from features of the more familiar domain to features of the less. Compared with the reconstructions by Achinstein (1991), Siegel (1991), Harman (1998) and others, which postulate a discontinuity in Maxwell's approach to physical analogy, the account defended in this paper i) makes sense of the continuity in Maxwell's remarks on scientific methodology, ii) explains his quest for a “mathematical classification of physical quantities” and iii) offers a new and more plausible interpretation of the debated episode of the introduction of the displacement current in Maxwell's “On Physical Lines of Forces”.     

一阶逻辑推理有效性的探析

基于一阶逻辑相关概念的内涵[1],结合恰当的反例,探析了一阶逻辑推理规则成立的条件[2].     

冷轧建模中基于粗糙集和神经网络的案例检索

针对一般基于案例属性相似度的案例检索方法在实际应用时存在相似性度量的定义等难点而无法保证两效、准确检索的问题。提出了一种新的案例检索方法。根据粗糙集理论对冷轧负荷分配决策表进行简约以及从简约的决策表数据中发现规则,在此基础上利用发现的规则建立隐层节点数更合理的神经网络模型。以此神经网络模型实现相似案例检索,经在线实验证明,应用该方法可实现快速高效的案例检索。提高了整体智能推理建模的效率和质量。     

基于思维模拟的实时战术级地面防空C~3I智能辅助决策模型

基于思维模拟思想 ,根据军事决策的特点 ,对防空 C3 I系统智能辅助决策问题进行探讨 .主要作了以下几方面的工作 :针对决策信息特点 ,对信息进行分类 ;利用产生式规则进行知识表示 ;运用综合推理方法模拟指挥员的战略、战术决策 ;给出地面防空 C3 I智能辅助决策模型 ;采用面向对象思想对模型进行组织 .仿真结果表明系统初步实现了军事决策过程中人机的智能结合 ,典型事例的目标分配结果与专家决策结果基本吻合 .     

基于案例学习和目标驱动学习的观点生成框架

群体观点生成是观点评价和群体一致性意见达成的基础．本文提出基于案例学习和目标驱动学习的观点生成框架,将人工智能技术集成入群体决策支持系统中,通过动态问题分解过程、多案例经验学习过程、主动的目标驱动学习过程的协调运作,既支持初始观点生成,又支持观点的修改与扩充．本文采用描述性智能辅助技术,使得观点生成的智能辅助方法不仅易实现,而且具有高度的灵活性和适应性．     

基于多智能体的火灾扑救智能决策方法

提出一种基于多智能体的火灾扑救智能决策方法．利用多智能体获取环境信息对火灾进程进行预测,搜索火点位置并实时跟踪火行为,基于案例推理方法自主地生成火灾扑救决策．仿真实验达到了预期效果,对火灾扑救指挥决策具有参考作用．     

基于分级规划与黑板推理的工艺决策模型

将基于分级规划的工艺决策子任务分解与求解策略、推理策略、知识管理策略与黑板推理方法中的多任务协同工作原理相结合,构造了基于分级规划与黑板推理的工艺决策模型．系统在进行工艺决策时,根据领域黑板上的零件信息与其他工艺决策初始化信息,通过总控模块和控制黑板的控制,依次调用与各子任务相关的工艺决策规则、数据和函数对各子任务进行求解或推理,并将推理结果依次填入领域黑板或环境黑板,直至各子任务全部执行完为止,环境黑板上所记录的即是当前零件的工艺设计结果．     

一种基于模糊化决策树的分类算法

提出了一种基于模糊化决策树的自适应分类算法.介绍基于决策树的分类算法,指出训练样本分布不均匀或树剪枝操作都可能引起分类规则的不完全,导致分类出现"盲区".引入决策树的模糊化方法及分支(规则)激活度的概念,给出一种新的自适应分类算法.并用实例分析表明,该算法不仅解决了分类规则不完全的问题,而且也提高了决策树分类的精度及分类结果的可解释性.     

知识过滤和它的依赖推理发现

知识具有颗粒，知识具有粒度；颗粒，粒度是知识的两个基本特征；知识的颗粒特征，知识的粒度特征与知识的属性保持着紧密联系，属性的变化引起知识颗粒特征，知识粒度特征的变化．本文将物理学中物质具有颗粒的概念和过渡的概念引入到粗集（rough set）理论与应用的研究中，提出了知识过滤的概念，给出知识过滤的数值度量，知识筛子原理．利用知识过滤的概念，给出知识过滤在依赖推理中的推理结构，依赖推理的数值关系和在知识发现中的应用．知识过滤与依赖推理相互交叉，互补共享，是知识发现研究的一个新方向．