非结构化数据的多粒度集成分类方法

深度学习模型已经在文本和图像等分类任务上取得了不错的效果,然而深度学习模型很难为分类结果提供可解释性。本文提出一种非结构化数据的多粒度集成分类方法,与其他学习方法相比,多粒度集成分类方法能够保留数据的上下文信息。在多粒度集成分类方法中,数据被划分成不同的粒度,用于训练不同的基学习器,这些学习结果为集成模型最后的分类提供了可解释性。基学习器根据它们在验证集上的精度被赋予不同的权重,从而构造出一个较好的集成学习器。在实验中,本文验证了所提出模型在3种非结构化数据类型（文本、医学图像和时间序列）上的有效性。实验结果表明, 本文的模型比现有的基准方法简单,具有较好的分类精度,并且能够为数据的分类提供可解释性。     

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。     

一种多属性主客观对比评价模型及应用

提出了一种多属性主客观对比评价模型,用以分析被评价者对自身(主观)评价与专家(客观)评价的异同,以期提升评价的效能。首先针对所有被评价数据集,依托于聚类分析方法,提出了一种典型样本选取策略。然后应用优势粗糙集理论对典型样本集进行了专家知识学习,形成决策规则集,并将规则应用于分析所有的数据,获得客观评价结果,与主观评价结果进行比较分析。最后应用该模型对研究生学习能力进行了分析,证明了模型的有效性。     

水陆两用飞机翼尖小翼外形参数优化

在机翼翼尖加装小翼可以增升减阻,但小翼外形的不同设计参数对诱导阻力的减少程度大小不一.本文利用AVL软件分析了水陆两用飞机带不同小翼的机翼气动性能,并用实验设计的方法研究小翼外形的不同参数对机翼阻力系数的影响.本文提出了用两级响应面模型构造机翼阻力系数和小翼外形参数的回归模型,并对这个回归模型进行优化以得到最优的外形参数.本文把这个结果和用遗传算法优化得到的结果相比较,结果基本一致,说明本文提出的两级响应面模型及其优化方法是可行有效的.     

BACKGROUND KNOWLEDGE AND SECONDARY KNOWLEDGE BASES IN LEARNINGS YSTEMS

讨论了背景知识和领域理论在学习过程中的作用，强调了学习系统中背景知识的重要性。文中介绍了一个以领域理论为主知识库、以背景知识为二级知识库的基于解释的学习系统，说明基于解释的学习系统如何利用背景知识克服不完全的领域理论带来的问题，使其能通过纯演绎的方法实现知识级的学习。最后，本文还简单讨论了学习系统中背景知识的获取方法。     

一种基于余代数单子的Web服务形式化模型

为拓展服务计算的形式化研究视野、手段和方法,建立并实现了一种针对Web服务的服务计算形式化模型。鉴于开放环境下的服务实体主要来源于不同的第三方提供者,将软件实体抽象成余代数单子,从而以一种黑盒方式给出软件服务的语义模型。给出了余代数单子的一般性定义,在此基础上对软件服务进行单子描述,进而提出一种基于余代数方法和单子技术的Web服务参考模型。最后,实现了一个基于单子的Web服务计算平台原型系统,可支持从遗留系统中进行服务抽取、发布、发现和度量等。     

航空薄壁结构有限元建模的智能化求解模型研究

介绍了利用CAD、网络自动剖分和人工智能技术相结合进行航空薄壁结构有限元建模的问题求解框架，着重论述了建模过程中模型演变的四个不同阶段的任务，提出了适应于建模各阶段的整体式知识表达模型，并对采用黑板机制来组织知识推理和算法任务调度的过程求解模型做了描述。该问题求解框架有助于构造高效实用的复杂薄壁结构有限元建模专家系统。     

基于PCA-RBF神经网络的浮选过程软测量建模

以浮选过程为研究对象,提出基于主元分析与RBF神经网络相结合的经济技术指标软测量模型,该模型依据工艺机理和经验知识对过程变量进行初选,采用主元分析方法对高维输入向量进行降维化简和辅助变量选择;采用新型混合递推算法对RBF神经网络参数进行优化。该算法包括修正网络中心的自适应聚类的简化型次胜者受罚竞争学习算法和修正网络权值的带遗忘因子的递推最小二乘算法。混合学习算法提高了网络参数辨识的收敛速度。仿真结果表明,软测量模型能很好地实现浮选过程经济技术指标的全局预测。     

WSGSA模型在C2H4/空气湍流扩散火焰温度和烟尘预测中的应用(英文)

碳黑颗粒是燃烧不足的产物,通常以聚集体的形式存在。碳黑分形聚集体的多次散射特性已被证明在研究烟灰辐射特性方面起着重要作用,但在预测燃烧火焰中的辐射传热时很少考虑这一点。本文基于用于预测湍流扩散火焰中温度场和碳黑聚集体的灰体分形聚集体加权和(Weighted sum of gray soot fractal aggregate,WSGSA)模型,分别计算了模型不考虑辐射、Fluent软件默认辐射模型和WSGSA模型条件下的火焰温度分布和烟尘体积分数分布。结果表明,不考虑辐射会较大程度地高估火焰温度,火焰中心线温度的最大相对偏差约为64.5%。Fluent软件中的默认辐射模型将提高精度,但火焰温度仍然偏高,火焰中心线温度的最大相对偏差约为42.1%。然而,WSGSA模型获得的结果更加精确,火焰中心线温度的最大相对偏差不超过15.3%。在研究沿不同火焰高度的温度分布时也可以得到类似的结论。此外,应用WSGSA模型还可以更准确地预测烟尘体积分数。不考虑辐射以及使用Fluent软件中默认的辐射模型都会导致碳黑体积分数偏低。所有结果显示,WSGSA模型可用于有效预测C₂H     

多相流量计测单元阻力模型实验研究

建立了全新的用于多相流量计测的单元阻力模型,并在此基础上开发出多相流量计测系统实验样机和配套计测软件。通过自建多相流测试环道上大量的模拟现场工况实验研究,对计测模型进行了评价。实验数据表明：该计测模型可以适用于多相流中不同粘度的液相流量计量;可适用于较宽的气、液相流量变化范围;模型计测误差稳定在可接受的水平,适当延长计测周期可以明显改善计测误差。     

知识互动中的知识交换行为进化博弈分析

利用博弈理论,研究动态知识交互系统中知识个体的知识交换行为特征。引入动态进化博弈链结构，建立知识团队中持续的动态知识交互行为的进化博弈分析模型，在此基础上讨论其可能的演变趋势。最后通过仿真数据分析识别了该行为进化稳定策略（ESS），ESS稳定性特征有利于在知识管理过程中激励员工进行知识交互、把撮知识共享活动中可能的演进规则。     

一种高性能的医学专家系统开发工具KBGML语言

介绍ＫＢＧＭＬ语言的设计思想，它包括ＫＢＧＭＬ各语句功能和格式的设计，特别是知识处理语句的设计，ＫＢＧＭＬ的解释系统的结构和工作原理的设计以及应用实例等。ＫＢＧＭＬ语言以知识处理为核心，具有第四代语言的特征，它有很强的知识处理能力，能自动构造和管理知识库。它具有较高的软件设计水平，能满足不同水平用户的需要，它还具有自然性、灵活性和领域通用性。ＫＢＧＭＬ语言是知识工程、语言编译和数据库管理等技术的集成体，它是一个在理论上和实用上很有研究价值的课题。     

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。     

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。     

一种划分航空知识点类型的方法

基于航空知识提出一种划分知识点类型的方法,对各种知识点类型进行统计,给出知识点的存储结构。     

试论知识资本要素投资的风险与规避

当前形势下,整个经济形态表现为资本经济正走向衰落,知识经济正在崛起,知识作为知识经济的第一生产要素正处在初始和形成阶段,在许多新兴的行业中,知识要素的增长贡献率已超过资本。本文就知识资本在实际市场运作过程中,特别是风险投资环境下表现出的高风险性特征,试探性地探寻其风险规避之方法。     

知识表示的F-K系统

对经典知识表示系统（多系统）进行了扩充，引入一个刻划“大概知道”的模态词“Ｆ”，并建立了相应的公理系统Ｆ－Ｋ，该公理系统除包含“Ｆ”外也包含经典模态词“Ｋ”。同时，基于滤子对经典Ｋｒｉｐｋｅ框架及模型进行了扩充，从而给出了“Ｆ”的语义，并证明了该语义下Ｆ－Ｋ的完备性与可靠性。     

BFBEST知识库生成系统设计技术

本文介绍了医学专家系统开发工具BFBEST的知识库生成系统设计技术。包括:(1)灵活友好的用户接口,(2)帮助用户避免输入知识时的语法和语义错误;(3)允许用户用领域规范化形式的知识与系统对话,输入知识;(4)具有事务薄记功能;(5)具有对知识库进行增、删、改的能力;(6)能对输入知识进行完整性和一致性的检查;(7)能将知识的机内表示复原成规范化的形式;(8)具有传授式的部分自动获取知识的功能。 BFBEST开发机是在IBM-PC机上用Turbo-Prolog语言实现的。它实用性强、智能化程度高,能用来快速生成各种高性能的医学专家系统知识库。     

一种验证特征模型和软件架构可追溯性的方法

基于形式概念分析技术,提出了一种验证特征模型和软件架构之间具有可追溯性的方法。该方法分析了特征的组成,定义了特征模型和软件架构的功能表达式,构造了概念格并提出了两个模型之间的映射规则。与一般的模型可追溯性验证方法相比,该方法更适用于复杂度高的模型,最后通过实例研究说明了方法的有效性。