个性化Agent层次结构模型构造

通过对人类心理的分析,构造出个性Agnet的层次结构模型,即需要模块、驱动模块、喜好地址表模块及世界观模块.重点阐述了需要模块,其分别包括思维策略、安全系统等低层次结构体系及通信请求、推理系统、解释系统等高层次结构体系.这些层次结构体系及各模块确保个性化Agent具有层次分明、开放、灵活及较好的稳定性等优良特性.     

基于关联语义链网络的文本聚类方法

 基于关联语义链网络提出了一种自适应分裂的文本聚类方法. 该方法通过从关联语义链网络中检测出各个社团结构作为文本集中的类别, 以避免对聚类数目的预先确定. 同时, 针对高维稀疏的词向量导致的文本之间或文本与类之间相似性低的问题, 将关联语义链网络中词与词之间的关联关系映射到文本与类之间的关联关系中去, 以增强文本与类之间关系的强度. 通过与其他主要聚类方法进行实验对比, 发现该聚类方法不仅能够对文本集合进行准确的聚类, 而且能够较准确地确定聚类中心数目和识别出文本集中的话题信息.     

基于社会利益划分的多智能体系统模型

基于社会利益的差异将社会划分为阶层、利益集团和个人,利用这种划分建立了基于多智能体的知识获取与发现的SEBI模型,提出了在SEBI系统中智能体喜好信息表与喜好地址表相关联算法,通过地址表进行通信和信息交互以及根据反馈信息修改自己思维状态的思想。这些算法保证了SEBI系统具有搜索信息范围小、效率高和自动改善性能等特点。     

Knowledge Map编码与定位算法

该文提出用Hash来对KM (Knowledge Map)中的领域方向进行编码,形成领域方向Island.提出KM概念向量与概念间关系类型的编码方法.基于上述编码,利用Chord对海量Island进行快速定位;并在Island的控制下,提出C-Location与R-Location对相同领域方向的KM进行快速定位.Island可使具有相同领域方向的KM自动聚集在一起.实例计算说明该方法可对KM进行有效的编码与精确的定位,并具有较强的灵活性.     

紫外分光光度法测银杏黄酮苷含量误差分析

以槲皮素、芦丁为标准对照品,紫外测定银杏黄酮苷;其最大吸收波长分别为370 mm和360 nm;槲皮素溶液浓度在4～20 μg/ml范围内 ,芦丁溶液浓度在8～24 μg/ml范围内符合比耳定律.考察紫外对粗制银杏黄酮苷(≤32%)和精制黄酮苷(≥50%)的适用情况.黄酮苷含量小于32%时,槲皮素与芦丁为标准对照品无法准确直接测定其含量,黄酮苷含量大于50%时,槲皮素在370 nm处可较准确的测定黄酮苷;芦丁在360 nm处也能测定黄酮苷,但误差较大.配制的样品溶液放置1 h,测定误差在5%以内.     

概率模糊认知图

模糊认知图模型通过在传统认知图模型中引入模糊测度来量化概念间因果关系的影响程度。在继承模糊认知图模型优点的前提下，首次在概念间的因果关系中引入条件概率测度，提出概率模糊认知图模型。该模型不仅能表示概念间的定性及模糊因果关系，而且能表示概念间的条件概率因果关系，并能退化为模糊认知图。通过对复杂机械部件的拆卸与装配实验，具体阐述概率模糊认知图的应用。实验结果表明概率模糊认知图模型比较模糊认知图模型具有对现实世界更强的模拟能力。