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。     

延迟高级知识女性退休年龄的必要性

中国梦是国家梦、民族梦,更是人民梦。广大高级知识女性是实现中国梦的一支重要的生力军。高级知识女性延迟退休不仅有利于促进男女平等,亦有助于充分利用高层次女性人才资源,改善劳动力市场人才结构不合理现状,对高级知识女性自身权益以及整个社会养老制度本身均是有益的。延迟高级知识女性的退休年龄应是大势所趋。     

基于本体的航空发动机设计知识组织模型构建与分析

为实现航空发动机设计知识的集中组织与管理, 进行知识组织模型技术研究, 提出基于知识本体的知识组织模型构建方法.研究了面向航空发动机设计的知识本体的结构、设计准则、构建方法以及映射技术, 并分析了基于本体的知识组织模型的特征, 给出了基于知识本体的面向航空发动机设计的知识组织模型的实施框架.此框架对航空发动机设计知识管理的应用研究有参考价值.      

基于信息熵的舰艇编队反导作战效能

介绍了利用信息熵描述交战网络中信息总量的方法。根据作战任务实际完成时间与期望完成时间之间的关系描述了信息传递的质量。说明提高网络中信息总量可以缩小反舰导弹所在的不确定区域;提高信息传递质量可以提高舰艇编队反导作战预警雷达的探测概率,并结合具体作战想定给出实例仿真结果。     

构建廊坊市政府新型服务管理体系——知识管理

本文试着以廊坊市政府知识管理体系建设为切入点,作为打开市政府知识管理大门的钥匙,在发展完善知识管理理论体系、开拓知识库应用领域的同时,对促进政府适应知识经济发展、向知识型政府转变有一定的启发和指导作用。     

注意正确使用百分点

"百分点"这个数学基础概念的使用现在越来越多,但不少媒体用错了。例如"2007年XX产量为100万吨,2008年达112万吨,增加了12百分点"的表达有误,应该用百分数表示,即"增加了12%"。百分点只用于比较采用百分数形式表示的数值的增减,例如个人存款的年利率从3.25%降至2.25%,     

基于变分推理的网络舆情传播模式分类

随着网络社交媒体的快速发展,对舆情信息的传播模式进行分析成为研究热点。针对网络舆情传播模式分类任务中,小样本数据多路径生成分类正确率低的问题,提出了舆情传播领域知识图谱结构定义,建立了基于微博数据的舆情传播知识图谱与舆情传播分析任务数据集,使用GraphDIVA模型进行舆情传播模式分类,并在自建数据集中进行了舆情传播模式分类25样本测试实验。结果表明:模型在经过20轮训练后,分类正确率从76%提升到89.4%,说明GraphDIVA模型在减少训练次数、提升分类正确率方面具有更优的效果。      

安全、防溅的气压水火箭发射架

气压水火箭是一项喜闻乐见的环保型航天模型活动.通过制作过程使学生从中掌握航天、航空知识,提高学生的动手能力,具有很高的科学性、技术性和欣赏性.     

数据挖掘相关技术简析

一、数据挖掘的产生 近十几年来，人们利用信息技术生产和搜集数据的能力大幅度提高，千万个数据库被用于商业管理、政府办公、科学研究和工程开发等等，并且这一势头仍将持续发展下去。数据的积累越来越多，激增的数据背后隐藏着许多重要的信息，人们希望能够对其进行更高层次的分析，以便更好地利用这些数据。目前的数据库系统可以高效地实现数据的录入、查询、统计等功能，但无法发现数据中存在的关系和规则，无法根据现有的数据预测未来的发展趋势。缺乏挖掘数据背后隐藏的知识的手段，导致了“数据爆炸但知识贫乏”的现象。于是，一个新的挑战被提了出来：在这被称之为信息爆炸的时代，信息过量几乎成为人人需要面对的问题，如何才能不被信息的汪洋大海所淹没，从中及时发现有用的知识，提高信息利用率呢？要想使数据真正成为一个企业的资源，只有充分利用它为企业自身的业务决策和战略发展服务才行，否则大量的数据可能成为包袱，甚至成为垃圾。因此，面对“人们被数据淹没，却饥饿于知识”的挑战，数据挖掘和知识发现（DMKD）技术应运而生，并得以蓬勃发展，越来越显示出其强大的生命力。它的出现为自动和智能地把海量的数据转化成有用的信息和知识提供了有效的手段。     

基于卷积稀疏表示的图像融合方法

图像融合是图像处理领域中比较重要的一门技术,传统的图像融合方法会降低图像融合质量。针对稀疏表示在图像融合中存在一定的缺陷,提出了一种基于卷积稀疏表示的图像融合方法。首先,对高频子带系数进行合理有效处理,利用相似度分析和视觉显著性进行融合。然后,将低频子带系数整体融合改进为使用Butworth低通滤波对低频子带进行分解,得到低频近似子带和强边缘子带。最后,再用改进的脉冲耦合神经网络(Pulse Coupled Neural Network,PCNN)对强边缘子带进行融合。实验结果表明,与其它传统的图像融合方法相比,信息熵(Information Entropy,IE)提高了将近3%,标准差(Standard Deviation,SD)提高了将近9%,空间频率(Space Frequency,SF)提升了将近30%,互信息(Mutual Information,MI)提升了将近25%。同时,时间效率也有了一定程度地提升。