从语篇入手,提高阅读理解能力

以语言与语境理论、交际能力理论、相互作用阅读理论为依据,说明语篇分析对提高阅读理解能力的重要性。主要从介绍背景知识,进行衔接手段分析和意义连贯推理,利用信息传递模式、主位结构及文体框架,分析语篇结构,提高学生的阅读理解能力。     

浅析话语理解的合作原则与话语连贯的脉络结构

本文分析了在话语互动中,理解的合作原则及其四个守则以及话语互动的连贯机制.从理解的合作原则的总原则看,话语双方至少要在一个凸显的脉络层面上追求话语的最大共晓性.话语理解并不以语言形式关系的理解为终极目标,而是话语双方在语脉、意脉、情脉、理脉上达成生活形式的理解.本文还按照首要脉络凸显的种类不同,分析了两种脉贯实例:纯脉连贯和杂脉连贯.     

新的知识表示方法——概念图

简要介绍了一种新的知识表示方法一概念图知识表示方法．详细论述了概念图知识表示方法的形式化定义、概念图知识表示的机器内部实现方法以及基于概念图表示知识的推理，并对在推理过程中如何实现概念图之间的匹配作了详细的论述．     

智能诊断的定量推理机制和最优推理环境

描述和分析了一种新的基于智能信息处理的故障检诊方法,可以处理复杂动态系统故障检诊面临的复杂故障组合模式和时间特性。从推理机制的量化和推理环境的优选两方面完善了该理论,使其诊断能力、实时性和适用范围都得到提高。推理机制的量化是通过引入概率信息实现的。考虑到诊断过程中可能出现新的故障。又进一步引入了候选项集合扩张机制描述该现象,并提供了相关的概率计算公式。推理机制定量化使得诊断结果可以精确度量,检诊过程也可精确控制。推理环境优选则是通过引入熵信息实现的,由此提高了诊断效率。     

面向航天器在轨管理的混合智能诊断系统设计

针对目前航天器专家系统普遍存在的"知识获取瓶颈"、"处理效率低"、"知识结构直观性差"等问题,介绍了一种新的混合智能诊断系统。该系统在使用基于规则推理进行故障征兆识别的基础上,一方面利用案例推理技术实现故障的快速诊断;另一方面利用故障树分析法给出详细的推理过程和推理结果。文中介绍了这种混合智能诊断系统的系统构成、诊断流程和推理算法。     

数据和知识驱动的空战目标集群类型综合识别

目标集群类型识别是体系作战样式下态势认知的关键，然而现有集群识别算法主要依据专家知识人工进行判读，难以满足作战态势快速、准确理解的需求。提出数据和知识驱动下的推理机制，构建分层精细化推理的集群场景识别框架，预识别层检测目标运动过程中的集群的分群/合群，根据设计基于边界检测的密度峰值聚类确定群的划分情况，得到集群的初步识别结果；再识别层中综合分析集群执行任务、运动特性、电磁特性，对集群目标的多源特性进行多元知识约束下的推理网络构建，在此基础上利用现有数据进行推理网络参数学习，进而使推理获得更为准确的集群类型识别结果。该框架综合知识和数据的优势具有从粗到精的集群目标识别能力，利用多特征综合推理机制对目标集群精细化分析，实现集群类型的准确识别。在典型的集群作战活动场景下推理置信度和正确率两项指标均优于现有算法，验证了所提方法的有效性，提高空战目标集群类型识别的置信度和准确率。     

航空广告语篇的语用分析

用个案研究的方法，从词汇和语篇结构两个层次对航空广告语篇进行了语用分析，揭示了语篇背后语言使用者在语言使用过程中的交际目的，以及这些目的对于构建语篇的影响，说明任何语言的使用过程都是一个动态的过程。     

一种通用的故障诊断推理机制

介绍一种通用的故障诊断推理机制。应用修正的ＥＭＹＣＩＮ算法进行不精确推理计算;基于ＦＴＡ和ＦＭＥＡ建立具有很强的推理能力和良好的动态性、灵活性的推理逻辑;应用此推理机制建立一个应用实例。     

某型飞机环控系统故障诊断系统设计

针对飞机环控系统故障的复杂性与不确定性以及单一故障诊断方法存在的缺陷,设计了融合案例推理(CBR)和规则推理(RBR)的某型飞机环控系统故障诊断系统。提出了以CBR为前导,RBR为后置补充的故障推理模式,并在此基础上对案例特征权值、相似度计算以及规则知识表示进行优化设计,提高了系统诊断的效率和准确率。     

概率推理与影响图

本文讨论了影响图理论在概率推理过程中的应用和要涉及的信息及信息量。提出了虚拟信息滤波过程的概念和方法;讨论了概念网络中的信息溶合和衍殖过程;研究了用虚拟滤波过程表征人们行为中的柔性推理机制;设计了概念网络上的一种柔性推理准则。为决策分析和人工智能领域中的不肯定性信息测度问题提供了一种新的方法。     

并行推理技术的研究

提出了一种并行推理问题识别控制的方法,研究了并行推理问题的组织与动态管理模式。建立了一种并行推理机的设计方法及系统结构。     

基于模糊专家系统的编队防空辅助决策系统

应用模糊推理理论的思想和方法设计和实现了编队防空辅助决策专家系统.文章详细介绍了系统的基本结构、知识表示和推理机制.系统采用模糊关系矩阵和基于框架的模糊推理相结合的推理方法,具有较高的准确性.最后给出了一个应用实例.     

基于CBR和RBR的航天测控设备故障诊断专家系统

采用CBR和RBR混合推理设计了航天测控设备故障诊断专家系统，建立了系统的层次诊断结构模型。介绍了产生式和基于案例的知识表示方法，并详述了系统所采用的基于规则和基于案例的诊断推理机制。最后，基于CLIPS和Visual C 混合编程的方法进行了系统实现，详细介绍了两种语言的嵌入设计。     

基于模糊推理的舰载机进舰过程安全性仿真分析

 舰载机进舰过程复杂,驾驶员对舰载机的控制是影响进舰安全的重要因素,驾驶员操作的偏差受到人员自身状态、环境状态以及设备(舰载机)状态的综合影响。以国外某型舰载机为例,提出了基于模糊推理的舰载机进舰过程安全性建模与仿真方法。考虑舰载机进舰过程中驾驶员控制的不确定性,分析了引起驾驶员不确定性的人-机-环因素,基于模糊推理建立不确定因素引起的驾驶员控制偏差模型,并在此基础上建立了舰载机进舰过程安全性仿真模型。通过仿真分析明确危险模式、危险程度以及危险发生的时刻点等关键因素的影响程度,为进一步保证舰载机进舰安全提供基础。     

模糊推理和证据理论融合的航空发动机故障诊断

提出了一种模糊推理与证据理论相结合的航空发动机故障诊断方法.首先,根据故障征兆信号,结合专家经验对发动机故障原因发生的可能进行模糊推理,解决故障诊断中的模糊性问题;其次,将模糊推理结果作为证据的基本置信度分配,确保赋值的准确性;最终,采用证据组合规则对多个证据进行融合决策,减小故障诊断的不确定性测度,并解决证据间的冲突问题,从而实现对故障源的精确定位.实验结果表明,该方法可行且有效.      

自适应-神经模糊推理在不规则时间序列预测中的应用

自适应—神经模糊推理(ANFIS—Adaptive Neuro-Fuzzy Inference System)是将自适应调节及神经网络技术应用在其中的模糊推理技术。应用 ANFIS对一组数据进行学习训练,可以建立相应输入输出数据的模糊推理系统。文中举例说明如何使用 ANFIS 在不规则时间序列 MG(Mackey-Glass)预测中的应用。     

用于故障诊断的模糊Petri网

基于一般 Petri网理论、故障树技术和模糊集理论 ,建立了适用于故障诊断的模糊 Petri网理论体系 ,并用于 FMS的故障诊断实例中。该方法具有直观、表达能力强、易于推理 ,能准确地描述故障现象的性质及故障空间的关联     

基于专家控制器的电动汽车感应电机弱磁区优化控制研究

由于感应电机驱动系统采用数字控制器和脉宽调制输出会伴随着数字延迟的问题,加之参数可能存在的扰动,使得传统的间接磁场定向控制方法在感应电机高速弱磁区的控制性能降低。针对此问题,提出了一种基于专家控制器和模糊推理机制的感应电机弱磁区优化控制策略。考虑到传统间接磁场定向控制中电流调节器在弱磁区若没有获得适合的电流参考指令,则可能会产生高频振荡乃至失稳。因此,在传统方法的基础上将转速闭环输出的电流参考先送入到专家控制器,专家控制器基于数据库和模糊推理,对电流参考进行修正,其中模糊推理机制基于简单的高斯函数逻辑实现。最后,构建了感应电机驱动试验平台,开展了电机在弱磁区的高速驱动试验,试验结果验证了新型控制策略的有效性。