因果关系与因果排他性问题——论对金在权“因果排他性论证”的消解

金在权的因果排他性论证在当代心灵哲学领域对心理因果性问题的讨论中具有重要影响,本文力图通过对这一论证过程的详尽分析,探讨消解这一论证的可能途径,并通过对它的两个基本前提(物理世界的因果闭合原则和因果排他性原则)的分析,最终表明问题的症结在于排他性原则背后预设了一种不恰当的因果观念,从而达到对这一论证的消解。     

有限集合上的集合方程的无序解

文[1]讨论了有限集合上的集合方程的有序解的个数,本文讨论它的无序解的个数. 设K={1,2,…,n}=(1,n).如果存在m-可重组合{A_1,A_2…,A_m}满足,则称集簇{A_1,A_2,…,A_m}是集合方程(1)的一个无序解.     

AC分析程序中受控电源及互感的作用

本文主要阐述了利用BASIC语言对已有实数范围的DC分析程序向复数范围的AC分析程序过渡中,受控电源及互感元件的作用规律.     

机器人路径规划的凸点法

在具有障碍物的凸多边形或凹多边形的二维环境中，用不断搜索凸点的方法规划任意两点间的无碰路径，与其他方法相比，其规划速度快，优化后的路径质量较好．     

加快寻优的医学图像互信息配准算法的研究

为了实现多模念医学图像的配准融合，提出一种加快寻优的医学图像互信息配准算法实现CT和MR图像的配准。该算法首先使用形态学方法提取图像的边界，再用力矩主轴法算出浮动图像进行刚性变换的初步平移量和旋转量，然后以此作为互信息法的初始参数进行寻优，找出最佳变换，实现CT和MR医学图像的自动刚性配准。该办法计算简单、运算量少。利用该配准算法实现融合的结果图像经过临床医生检验，认为达到临床诊断的要求，能辅助临床医生对疾病做出正确的诊断。     

基于结构化特征语音模型的区别性说话人自适应算法

针对特征语音说话人自适应算法的缺陷,提出了基于结构化特征语音模型的区别性说话人自适应方法.该算法能根据自适应数据量调整自适应参数,并采用基于最大互信息量准则的区别性参数估计方法,进一步提高了自适应性能.有监督自适应的实验结果表明,在仅有一句自适应语句的情况下系统误识率相对下降了6.7%,同时算法表现出了优于特征语音自适应方法的渐进性能.     

由两种彼此完全交叉免疫的病毒导致的流行病模型

研究了一类带有竞争性的双致病毒的SIRS流行病模型,在假定完全交叉免疫和密度依赖死亡率的条件下得到了病毒间排他性的条件及疾病持续的条件.     

基于二次互信息的特征选择算法

将二次互信息(mutual information)用作模式分类问题中特征选择的准则,分析了该准则在再生核希尔伯特空间中的几何意义.在二次互信息准则基础上,提出了基于Parzen窗密度估计和后向删除策略的特征选择算法PW-QMI,同时针对大规模数据集的情况给出了基于高斯混合模型的算法GMM-QMI,以减小算法的计算复杂度.通过与相关度算法和SVM-RFE算法的实验比较,证明了该算法在特征选择问题上具有更为稳定的性能.     

Subsumption Checking between Concept Queries in Different Ontologies Based on Mutual Instances

This paper proposes a checking method based on mutual instances and discusses three key problems in the method： how to deal with mistakes in the mutual instances and how to deal with too many or too few mutual instances. It provides the checking based on the weighted mutual instances considering fault tolerance, gives a way to partition the large-scale mutual instances, and proposes a process greatly reducing the manual annotation work to get more mutual instances. Intension annotation that improves the checking method is also discussed. The method is practical and effective to check subsumption relations between concept queries in different ontologies based on mutual instances.