离散数学教学中的一点思考

离散数学是计算机科学与技术等专业的重要的专业基础课,它对培养学生的抽象思维能力及逻辑推理的严谨性起着很重要的作用,在教学过程中,让传统的讲授式与启发式相结合,用举反例的方法来提高学生的探索创新能力,促进学生数学素质的全面发展。     

区间代数与区间段代数在定性时态推理中的联合运用

详细讨论了从Allen代数演化为INDU代数的思路和INDU代数的几何表示.研究指出,INDU是Allen代数中原子关系的细分和可采纳域的细化,对于路径一致性计算它是比Allen更为准确的方法;但是在约束网络推理计算中由于INDU的合成运算表过于庞大,仍可使用Allen代数合成运算表.将Allen代数与INDU代数结合使用是时态约束网络定性推理的较好方法.     

模糊区间矩阵的表示及其时态关系的传播

将区间代数及区间矩阵中有端点相等的基本关系去掉,只保留现实世界中真正可能发生的那些基本关系,这样表达能力丝毫没有减弱,但是问题的复杂性却大大降低了。区间代数从13个基本关系降为6个基本关系,在进行时态关系的传播运算时,将查表运算从13×13降到6×6,将5×5的矩阵运算降成了3×3的矩阵运算,大大提高了运算效率。     

端点模糊的区间代数

由于现实世界中事件的持续时间难以精确测量,以及起始时刻及结束时刻的模糊性,使得Allen的敬意代数不能很好地刻画事件的模糊时间区间,用事件的持续密度函数的概念来表示事件的持续时间,并用时间区间来近似持续密度函数,使得可以应用Allen的区间代数来进行相应的时态推理。     

时间区间关系的定性与定量的混合推理

区间代数是一种用来进行定性时态推理的工具,它在人工智能中有着广泛的用途。现实世界中有许多定性的时态信息,也有许多定量的时态信息,将定性的时态信息和定量的时态信息在一起进行混合推理是有意义的,它更加贴近于现实,简化了问题的一致性场景的表示,提高了时态计算的效率。     

模糊区间段的矩阵表示及其运算

介绍了Allen的区间代数及其扩展——INDU网络，将Heisenberg不确定性原理应用于INDU网络，并将INDU的25种基本关系中两区间有端点相等或区间段相等的15种关系删除．因为在现实世界中这15种关系是不可能出现的，于是就产生了有10种基本关系的FINDU网络．然后，定义了1种类布尔运算，并依此给出了FINDU网络的矩阵表示．FINDU网络在军事多自主体系统中可以得到很好的应用．     

事件的模糊离散时间区间的表示

由于现实世界中事件的持续时间难以精确测量,以及起始时刻及结束时刻的模糊性,使得Allen的区间代数不能很好地刻画事件的模糊时间区间,首先将时间区间离散化,然后用事件的持续分布的概念米表示事件的持续时间,并用时间区间来近似持续分布,使得可以应用Allen的区间代数来进行相应的时态推理,最终给出了求主时间区间的算法。     

模糊区间段的矩阵表示及其运算

介绍了Allen的区间代数及其扩展——INDU网络,将Heisenberg不确定性原理应用于INDU网络,并将INDU的25种基本关系中两区间有端点相等或区间段相等的15种关系删除.因为在现实世界中这15种关系是不可能出现的,于是就产生了有10种基本关系的FINDU网络.然后,定义了1种类布尔运算,并依此给出了FINDU网络的矩阵表示.FINDU网络在军事多自主体系统中可以得到很好的应用.     

基于动态概率关系模型的规划识别研究及应用

根据Sanghai等人在概率关系模型的基础上引进的动态概率关系模型的概念,把该理论应用于规划识别的研究。动态概率关系模型是动态贝叶斯网络(DBNs)的一种扩展。通过引进动态概率关系(DPRM)讨论了动态不确定性问题。粒子滤波算法,作为在DBNs中的标准推理方法,在运用与DPRMs时有严重的局限性。利用Rao-Blackwellisation关系理论可以有效的改善,进一步再引入规划树概念,使DPRMs在机械装配领域得到了成功的应用。     

区问代数与区间段代数在定性时态推理中的联合运用

详细讨论了从Allen代数演化为INDU代数的思路和INDU代数的几何表示。研究指出,INDU是Allen代数中原子关系的细分和可采纳域的细化,对于路径一致性计算它是比Allen更为准确的方法;但是在约束网络推理计算中由于INDU的合成运算表过于庞大,仍可使用Mlen代数合成运算表。将Allen代数与INDU代数结合使用是时态约束网络定性推理的较好方法。