一个基于多重推理的遥感图片解译专家系统

本文研究了在图象模式识别过程中引入人工智能的知识学习、知识表达和知识推理的理论和技术,设计并实现了一个应用于遥感图片解译的计算机视觉专家系统。 为使系统具有较高的智能化程度,本文提出了一种新的推理方法——多重推理法,它具有处理某些不完全知识和错误知识的能力,并且推理过程所运用的部分知识(规则)是从已知样本中自动归纳学习生成的。     

When gestures show us the way: Co-thought gestures selectively facilitate navigation and spatial memory

How does gesturing during route learning relate to subsequent spatial performance? We examined the relationship between gestures produced spontaneously while studying route directions and spatial representations of the navigated environment. Participants studied route directions, then navigated those routes from memory in a virtual environment, and finally had their memory of the environment assessed. We found that, for navigators with low spatial perspective-taking performance on the Spatial Orientation Test, more gesturing from a survey perspective predicted more accurate memory following navigation. Thus, co-thought gestures accompanying route learning relate to performance selectively, depending on the gesturers’ spatial ability and the perspective of their gestures. Survey gestures may help some individuals visualize an overall route that they can retain in memory.     

基于案例推理方法在飞机故障诊断中的应用

基于案例推理(CBR,Case-Based Reasoning)方法是一种基于经验知识进行推理的求解方法,适合于经验丰富的领域.针对飞机售后服务过程中积累的大量故障诊断和维修经验,将CBR方法应用于飞机故障诊断和维修决策支持.从飞机维修的需求出发,分析了CBR飞机故障诊断方法的基本过程;讨论了飞机故障案例库的构建、案例表达、案例检索、匹配、案例修改和维护等关键技术;重点研究了故障案例的知识表达,应用字符型字段匹配和K-近邻方法(KNN,K-Nearest Neighbor)相结合的检索模型实现了案例检索和匹配;提出了辅助飞机故障诊断系统的结构,开发了原型系统并给出应用实例.      

SPATIAL REGULARIZATION OF CANONICAL CORRELATION ANALYSIS FOR LOW-RESOLUTION FACE RECOGNITION

Canonical correlation analysis ( CCA ) based methods for low-resolution ( LR ) face recognition involve face images with different resolutions ( or multi-resolutions ), i.e.LR and high-resolution ( HR ) .For single-resolution face recognition , researchers have shown that utilizing spatial information is beneficial to improving the recognition accuracy , mainly because the pixels of each face are not independent but spatially correlated.However , for a multi-resolution scenario , there are no related works.Therefore , a method named spatial regularization of canonical correlation analysis ( SRCCA ) is developed for LR face recognition to improve the performance of CCA by the regularization utilizing spatial information of different resolution faces.Furthermore , the impact of LR and HR spatial regularization terms on LR face recognition is analyzed through experiments.     

基于神经网络的体视PIV空间标定模型

体视粒子图像测速（SPIV）中的空间标定精度对SPIV的测试结果精度有较大影响。为研究标定模型对输入误差的处理能力,定义了一个无量纲参数——误差衰减系数,来评判空间标定模型对误差的响应。在此基础上针对SPIV两相机空间标定的误差产生和传播特性,发展了一种基于神经网络的且具有联合标定能力的SPIV空间标定模型。使用仿真实验手段,证实了该神经网络模型在很大的参数空间内均具有对输入误差的抑制能力,而传统的多项式模型或小孔模型并不具备这一能力;此外,神经网络模型在高光学畸变情况下的表现也优于多项式模型及小孔模型。因此,神经网络具备替换传统空间标定模型的能力,有助于提高SPIV的测量精度。最后在实验中证实了神经网络标定模型的空间定位误差仅为传统模型的1/4。     

基于桶消元的数控机床故障模糊贝叶斯网络推理方法

用模糊数描述节点的多种故障状态,用模糊子集描述根节点的故障概率,用贝叶斯网络的条件概率表描述节点间的不确定关系,构建数控机床故障的模糊贝叶斯网络;采用桶消元算法,对数控机床故障的模糊贝叶斯网络进行推理和计算,获得根节点的后验概率,为数控机床故障诊断与分析提供依据;最后,以数控机床刀架系统故障的贝叶斯网络推理过程为例,验证所提理论和方法的有效性。     

基于规则的航空发动机孔探图像诊断方法研究

针对军用航空发动机内部损伤频率高、诊断决策时间长的问题,运用基于规则的推理方法,结合案例推理,进行了航空发动机内部损伤维修决策的专家诊断研究,开发了基于孔探图像的航空发动机内部损伤维修决策专家系统。依据领域专家的经验,通过分析得到了对该型发动机的专家知识,并将其转换为if-then的知识规则存放于知识库中;利用图像处理方法,对损伤进行测量,得到损伤的尺寸参数;根据损伤尺寸,依据相应的知识规则,应用正向推理得到损伤的维修决策。运用多个航空发动机内部损伤实例验证了所开发的专家系统的有效性。     

网络瞄准中的异步传感器空间配准算法

针对现有异步空间配准算法在目标机动时无法准确估计传感器系统误差的问题,研究了一种基于内插外推时间配准的异步传感器空间配准算法.该算法首先采用内插外推时间配准算法实现两传感器的数据同步,随后根据时间配准结果构建伪量测方程.不同于其他文献根据目标状态向量和时间差求解加权系数,从而构造与目标运动状态无关的伪量测方程的方法,该算法的伪量测方程构建过程与目标状态向量无关,且可以证明由时间配准结果构造的伪量测也与目标状态无关.因此该算法可有效解决目标机动条件下的异步传感器空间配准问题.仿真实验验证了该算法在目标作蛇形机动的条件下仍然可准确地对传感器的系统误差进行估计.     

基于RBR与CBR的维修大纲专家系统

根据飞机维修大纲研制的需要,依据最新的维修指导小组思想和类似机型的维修大纲经验,提出了基于规则推理(RBR)和案例推理(CBR)相结合的民机维修大纲制订方法.构建了民机维修大纲专家系统的总体框架,并对该系统中的关键技术问题——案例的表示和组织、案例的检索、集成推理技术和案例的修正与存储进行了详细分析和研究.案例的检索分两步进行:首先从案例库中找出与新机型尽可能相似的机型,然后,从类似机型中进一步匹配出最相似的项目.集成推理采用RBR和CBR分开推理,再比较结果做出决策.最后,采用面向对象的程序设计方法对该专家系统编程,并以某航空公司飞机验证了RBR和CBR相结合的维修大纲制订方法的有效性.