基于模糊理论和灰色关联分析的飞机相似性评估方法

提出了基于模糊理论和灰色关联分析的飞机相似性评估方法,该方法主要由语义变量的三角模糊转换模型和灰色关联分析方法组成.本文选取了飞机的9个属性,用来评估新旧机型之间的相似性,并选取正处于研制中的某新型飞机X作为实例进行分析.分析表明,该方法的相似性评估结果符合生产实际.     

领域本体的自动维护研究

针对领域本体维护的重要性与合并本体存在的异构本体及不一致性错误等问题,提出了一种基于本体合并的领域本体自动维护方法,对相关实现过程作了详细介绍,重点给出了概念的相似性匹配算法.该算法通过计算概念的定义、实例、属性、关系及推理的相似度,得到了本体中概念之间的相似度.本文还探讨了本体不一致性的错误,分析了概念间的上下位关系、非通用关系及相关特性的不一致,并给出了解决方案.实验结果表明,该方法具有一定的实用性和可靠性,能够得到较正确的领域本体的维护结果,并能够解决相关不一致的错误.     

基于语义理解的中文智能检索模型研究

针对传统关键词匹配检索存在的缺陷,论文深刻剖析了语言信息量化机制及词间的语义关系,采用语义空间转换成可以量化的信息量空间,设计了一种基于语义理解的中文智能信息检索模型,从语言量化机制及语境双层次上阐述了模型的设计思想。在分析提取用户检索语义机制的基础上,提出一种计算用户查询语句语义与文档语义及语境相关度的新方法。实验表明这种检索方法可以提高搜索引擎的查全率和查准率。     

粗糙集理论的连续属性离散化的一种方法

文中提出了基于属性支持度的连续属性的离散化的一种方法,在Na(1)ve Scaler算法基础上利用了决策属性支持度作为准则,进一步减少了用Na(1)ve Scaler算法处理后的离散化后的断点数,试验表明了该方法使得离散化后的规则集合更加简洁,更便于属性约简.     

一种基于语义相似度的文本聚类算法

文本聚类在很多文本挖掘和信息检索系统中发挥着重要的作用。现有的聚类算法大多数都是基于向量空间模型,文档集合中出现的单词词频作为特征项。这些算法都存在数据维数过高、聚簇难以描述的问题,而且忽略了单词间的语义联系。本文提出了一种基于语义相似度的文本聚类算法——TCU SS(Text clustering usingsem an ticsim ilarity)算法。TCU SS算法将文档表示成概念列表,有效地解决了数据维数高和聚簇描述难的问题,并给出如何利用概念列表进行聚簇描述的方法。TCU SS算法利用两个概念列表中单词间的语义相似度作为文档间相近程度的度量,并以图为基础进行聚类分析,避免有些聚类算法对聚簇形状的限制。实验证明,TCU SS算法提高了聚类质量。     

基于改进Faster-RCNN的机场场面小目标物体检测算法

针对目前应用于机场视频监控中的卷积神经网络方法存在小目标物体识别准确率较低的问题,本文提出了一种基于Faster-RCNN并结合多尺度特征融合与在线难例挖掘的机场场面小目标检测算法。该算法采用ResNet-101作为特征提取网络,并在该网络基础上建立了一个带有上采样的"自顶向下"的特征融合模块,以生成语义信息更加丰富的高分辨率特征图。并在网络训练过程中,采用在线难例挖掘的训练策略使模型更加鲁棒地对小目标样本进行定位。最后,手工构建了一个包含5 982张图片的机场数据集,用于检测模型的训练和测试。结果表明,本文所提出算法显著提升了机场场面小目标物体检测的准确率,且使整体平均检测准确率达到了80.8%,该结果高于其他先进的目标检测模型。     

基于深度学习的语义级中文文本自动校对研究

中文文本校对技术在字词级和语法级层面已取得了较好的效果,但在语义层面还没有比较成熟的方法。为实现语义级中文文本自动校对,将深度学习技术引入自动校对。首先,出于中文文本语义级自动校对的需要,在现有已公开的中文校对测试集的基础上,加入语义错误样本数据,并通过数据增强技术,扩大语义差错数据规模,以使训练集及测试集中语义错误占比达到50%以上。其次,针对典型的语义错误类型,构建其对应的语义知识集,包括成语知识集、古诗词知识集、历史人物主要事件朝代年表知识集、敬谦词知识集、地理知识集等。在建立语义知识集的基础上,基于BERT预训练模型对数据集进行训练。最后,经过预训练,在初步确定模型之后,结合关键参数,进行微调,确定最终的自动校对模型。     

基于知识重用的复杂产品可拓方案设计模型

大型复杂产品方案设计是一个多层次、多属性和创造性的配置过程,往往需要大量借鉴以往的设计方案。对方案设计过程中的多类型知识进行合理的建模与重用可以有效地支持方案设计的顺利实施。通过基元对设计过程中的各种类型知识进行基元建模,建立了基于基元模型的方案设计可拓集合,研究了基于知识重用的可拓方案设计问题,给出了知识可拓重用策略,提出了知识可拓重用推理模型,建立了基于知识重用的可拓方案设计模型。最后,通过实例验证了模型的有效性和可操作性。     

含约束映射的强有效问题解集的连通性

集值映射理论及集合拓扑理论在集值优化问题的稳定性研究中起着重要作用。文章在局部凸空间中利用这些理论研究了含约束映射集值优化问题强有效解集的连通性。首先给出了一个强有效解的基泛函标量化的结论,探讨了弧连通映射的一些性质,然后在可行域为弧连通的情况下给出了一个含约束映射有效点集连通性的引理,最后利用该引理研究了在可行域为弧连通的情况下含约束映射有效解集的连通性,得到一个含约束映射有效解集的连通性定理。由于凸集一定是弧连通的,反之则不然,故该研究拓宽了可行域的限制。     

一种基于AADL的IMA系统配置信息的正确性检测方法

综合模块化航空电子系统(Integrated modular avionics,IMA)中的系统配置信息的正确性是保证IMA系统可靠运行的重要保障。配置信息的重配置给系统的更新和移植提供了方便,同时也给重配置后的系统带来了不安全因素。本文针对满足ARINC653规范的IMA系统重配置信息的正确性检测方法,展开了基于架构分析和设计语言(AADL)模型转换与分析的研究。给出了一系列从ARINC653系统配置信息到AADL模型元素的映射规则,包括模块、分区、进程、健康监控、通信等核心概念,并设计了一个模型转换的方法,然后采用一个第三方的工具对所得到的AADL模型展开配置信息正确性的语义验证。最后本文还给出了一个实例分析。     

故障诊断专家系统中的模糊推理方法

分析了在构造机械加工故障诊断专家系统时领域知识的不确定性，认为国在故障诊断领域，专家的思维逻辑以及大部分领域知识反映的事物的模糊性而不是随机性，由此提出了基于模糊集理论的模糊诊断方法。利用隶属度和模糊综合评判的概念和方法有效地处理了领域知识描述和诊断推理中的不确定性问题，指出了在模糊推理模型中，模糊诊断权矩阵是专家诊断知识和诊断经验的集中体现，并且给出了确定初始诊断权矩阵的方法。     

型架双经纬仪三维测量法

分析了飞机装配型架测量中目前常用的光学工具法和机械坐标法的优缺点，从而说明了＂型架双经纬仪三维测量法＂必将得到日益广泛应用的原因。介绍了该方法的＂定标＂、空间一点位且的测量和计算原理以及所依据的几何模型的同时，论证了该方法在各种型架光学测量方法中所独有的以点作为单元的测量目的、一次测量多次处理、易与ＣＡＤ／ＣＡＭ系统集成等特点以及该方法的优越性和发展方向．本文还提出了测量精度的计算方法、数学模型以及＂精度场＂概念，为测量布局的优化设计、精度指标含义的明确提供了理论依据和计算方法。     

区间模糊集理论及其运算法则(英文)

在区间模糊集概念及其性质的基础上,针对区间模糊集的3个理论尚未得到有效证明的现状,首先对区间模糊集的知识表示及其运算法则进行了研究,然后提出了基于区间模糊集的截集概念。并在此基础之上进一步研究了基于区间模糊集的分解定理、表现定理和扩展定理,并通过实例说明了传统模糊集是区间模糊集的一个特例,区间模糊集是传统模糊集的有效扩展。     

Knowledge Representation and Semantic Inference of Process Based on Ontology and Semantic Web Rule Language

The process inference cannot be achieved effectively by the traditional expert system,while the ontology and semantic technology could provide better solution to the knowledge acquisition and intelligent inference of expert system.The application mode of ontology and semantic technology on the process parameters recommendation are mainly investigated.Firstly,the content about ontology,semantic web rule language(SWRL)rules and the relative inference engine are introduced.Then,the inference method about process based on ontology technology and the SWRL rule is proposed.The construction method of process ontology base and the writing criterion of SWRL rule are described later.Finally,the results of inference are obtained.The mode raised could offer the reference to the construction of process knowledge base as well as the expert system's reusable process rule library.     

不完备系统中的变精度多粒度粗糙集

以不完备信息系统为研究对象,将变精度粗糙集方法与多粒度粗糙集方法进行融合,构建了基于容差关系的可变精度乐观和悲观多粒度粗糙集模型.这两种可变精度多粒度粗糙集模型都是基于容差关系的可变精度粗糙集与多粒度粗糙集的拓展形式.对可变精度多粒度粗糙集的基本性质进行了讨论,为采用粗糙集方法处理不完备信息系统提供了新的技术手段.     

基于模糊软集合和Bayes的后续备件组合预测方法

针对后续备件需求预测精度低的问题,提出一种基于模糊软集合和贝叶斯的后续备件组合预测方法。首先根据后续备件的消耗规律,分别提出后续备件因果预测模型和时序预测模型;然后选取残差平方和、信息熵和相关系数作为预测效果的评价准则,以两种单项预测方法的预测效果作为先验信息,采用德尔菲法对单项预测方法进行模糊评价,构建模糊软映射;最后综合先验信息与专家模糊评价值,利用贝叶斯方法确定组合权系数求得预测结果。结合算例,对比分析方法的优越性,表明该方法具有较好的合理性和有效性。     

液体晃动非线性阻尼的描述方法

采用等效线性化手段研究了液体晃动非线性阻尼特性的描述方法，给出了自由衰减响应的对数衰减率与非线性阻尼比之间的关系，提出了通过自由衰减响应确定非线性阻尼特性参数的两种方法。计算表明，两种方法所得到的结果可以满足工程应用所要求的精度。     

一种方形盒坯料快速设计方法

针对冲压件坯料设计存在的难题,本文以方形盒冲压件为对象,提出一种结合径向基函数神经网络(RBFNN)和有限元反向法(IA)的快速坯料设计方法。利用神经网络高度的非线性映射能力,建立方形盒零件几何形状和坯料轮廓尺寸的映射模型。利用有限元反向法为RBFNN提供训练样本,同时采用基于变形路径的坯料优化方法改进了训练样本的精度,提高了RBFNN模型对的坯料外形的预测能力。实验证明采用RBFNN-IA方法可以实现方形盒坯料的快速设计,而且可以提高坯料的预测精度。     

黑板框架的知识表达方法

本文介绍了黑板框架知识表达方法的设计思想和技术。黑板框架是由框架、知识源和黑板模型组成,是产生式规则、谓词、框架等多种知识表达功能的组合形式,它将知识表达和知识处理结合成一体,既能表达静态的知识,又能表达动态的知识;既能方便地表达断言性知识,又能自然地表达结构性知识。表达功能强、灵活性大;方便知识调度,加快推理速度,提高推理效率;方便知识获取并有利于机器学习。 黑板框架是一种能表达特定领域复杂知识结构的良好的方法,具有表达充分、推理充分、推理效率和获取效率高的特点。 文中还对目前各种知识表达方法进行了评价,对黑板模型、知识源、黑板框架的概念进行了描述,并对黑板框架给出了严格的BNF定义。 黑板框架的知识表达方法,已在医学专家系统开发工具BFBEST中获得了成功的应用,并取得满意的效果。