扩展产生式规则知识表示方法

通过对现有知识表示方法进行分析,指出了产生式规则和概念图表示方法在自然语言理解中存在的问题,提出了扩展产生式规则知识表示方法,并对该规则的推理机制和具体实现进行了讨论.扩展产生式规则表示方法是将产生式规则的前提、结论和处理分别用概念图表示,是一种混合知识表示方法.它既保持了产生式规则的模块性,又揭示了自然语言中的深层次关系,与自然语言形成自然映射.通过分析表明,扩展产生式规则的总体性能要优于传统的产生式规则,并且特别适合于自然语言理解中的知识表示.该规则已应用于网络故障诊断专家系统的自然语言接口设计中.

基于数据库约简的关联规则挖掘算法

通过对Apriori算法挖掘过程进行分析,提出了一种基于数据库约简的关联规则挖掘算法.该算法利用每趟挖掘中一些非频繁项集的超集、并集,逐步约简事务数据库中的事务,提高了关联规则的挖掘效率.在这些非频繁项集的基础上建立了数据库约简的定理和推论,并在Apriori算法的基础上设计了ApioriNEW算法.经过对算法进行分析和实验,算法AprioriNEW的挖掘效率比较高.一般情况下,平均可将挖掘效率提高约30%.AprioriNEW算法特别适合大型数据库的关联规则挖掘,已应用在网络故障诊断专家系统的知识获取中.

扩展产生式规则的网络故障诊断专家系统

根据自然语言理解和网络故障诊断专家系统的特性,提出了一种扩展产生式规则的知识表示方法.扩展产生式规则将规则的前提、结论和建议分别用概念图表示,是一种混合知识表示方法.在扩展产生式规则知识表示方法的基础上,设计出了网络故障诊断专家系统的模型.该系统具有自然语言接口,可将网络中有关故障问题的汉语语句转换成概念图;经过专家系统推理后,可将推理结果和推理过程转换成汉语输出.为了增强专家系统知识获取的灵活性,在系统中还增加了Apriori关联规则挖掘算法,通过对陷阱协议数据单元挖掘,实现在线知识获取.利用该系统模型已开发出网络故障诊断专家系统原型.

基于模糊含权概念图的主观题自动阅卷方法研究

由于汉语自身的复杂性、主观题的多样性和灵活性,使主观题的自动阅卷成为计算机无纸化考试的技术难点。结合主观题中简答题的人工批改过程,提出以概念图理论为基础的模糊含权概念图知识表示方法;从汉语自然语言理解的语义分析角度研究了特定课程主观题自动阅卷问题,设计了自动阅卷部分的模块结构,实现了简答题的计算机自动阅卷过程。经过测试分析,该方法反映了考生主观题的答卷情况与人工阅卷的结果基本一致,是一个切实可行的解决方案,而该课题的研究对其他课程主观题的计算机自动阅卷具有一定的参考作用。

基于LDA主题模型的标签传递算法

标签传递算法是一种半监督分类方法,由于该算法存在要求数据分类结果符合流行假设、数据维数较高时计算复杂度高等问题,在文本分类中效果较差。针对这些问题,经过对LDA主题模型和标签传递算法原理及复杂度的分析,将两者结合,提出一种基于LDA主题模型的标签传递算法LPLDA。该算法用LDA主题模型中的主题表示文本数据,一方面使用LDA主题模型表示文本保证分类结果符合流行假设,另一方面有效减少标签传递算法相似度计算时间。经过实验证明,该算法在标记数据少于待测样本时,分类效果优于传统的有监督分类方法。

模糊概念图知识表示及其推理机制研究

通过对现有模糊概念图的研究,针对概念的所指域与模糊信息间的冗余问题和用模糊度表示模糊概念问题,提出一种改进的模糊概念图知识表示方法。在改进的模糊概念图中,用模糊集合表示概念图中的模糊概念和模糊关系,并将模糊概念的所指域同模糊集合合并,减少信息冗余。根据改进的模糊概念图,重点研究了模糊概念图的匹配推理机制,设计了基于语义约束的匹配推理算法,并定量分析了算法的时间复杂度和空间复杂度。经过在《计算机文化基础》课程中实验测试,算法反映了考生主观题的答卷情况,同人工阅卷结果基本一致。

倾向性文本的概念图过滤技术的研究

本文提出一种基于概念图和简单语义分析相结合的文本过滤技术.利用概念图知识表示方法定义文本中概念间的语义倾向关系,把文本过滤问题转换成基于概念图的语义匹配问题.在使用概念图匹配推理中,利用敏感词汇分类和词语的褒贬性,有效简化过滤的匹配处理.经实际应用表明,基于概念图的倾向性文本过滤方法可以有效的识别和过滤倾向性文本信息.

基于一次性数据库访问策略的关联规则挖掘算法的研究

针对大型数据库挖掘中需要多次访问数据库和效率较低的局限性,提出一次性数据库访问策略,设计了基于Apriori的Apriori_ADO算法.经过实验分析,Apriori_ADO算法降低了算法的时间和空间开销,提高了关联规则挖掘效率.算法具有很强的实用性,已用于超市中顾客消费知识的挖掘,并取得了满意的结果.

主观题中模糊含权概念图匹配问题研究

以《计算机文化基础》课程为背景,重点研究简答题自动阅卷中模糊含权概念图的匹配问题。通过对课程知识点充分分析,设计了课程的概念类型格;根据概念类型格上概念间语义距离的概念和传统概念图的投影匹配思想,设计了模糊含权概念图中基于语义距离的投影匹配算法,并分析了算法的时间复杂度和空间复杂度。经过实验分析,该算法自动阅卷的正确性大约为90%,解决方案切实可行。该课题的研究,对本课程的其他主观题以及其他课程的主观题计算机自动阅卷都具有一定参考价值。

模糊概念图知识表示方法的研究与实现

模糊概念图作为一种模糊不确定知识表示方法,已经引起人工智能学者的广泛关注.在MORTON提出的模糊概念图表示方法中,用模糊度表示概念的不确定性具有一定的局限性.为了克服这种局限性,将模糊数学理论同传统模糊概念图相结合,从模糊不确定知识表示方面对概念图进行研究,采用模糊集表示模糊概念图中概念节点和关系节点的模糊度,提出一种改进的模糊概念图知识表示方法,设计了相应的存储结构,并研究了模糊概念图的匹配操作.改进的模糊概念图已经应用于主观题自动阅卷方法中,正确率较高.

一种基于双精度搜索算法的变论域模糊控制

针对定式变论域模糊控制精度不高,自适应能力有限,控制函数在遗传到后代时存在畸变而造成算法本身误差等问题,设计了一种基于双精度搜索算法的变论域模糊控制器。在基本万有引力算法全局搜索的同时,采用序列二次规划进行局部搜索避免算法陷入局部最优,提出具有"全局-局部"双重搜索机制的双精度搜索算法。在变论域模糊控制基础上提出了一种利用伸缩因子、等比因子相互协调来调整论域的构想,且通过双精度搜索算法来寻优参数,降低控制过程中的函数畸变,从而进一步改善控制器性能。对比实验表明DPSA在参数寻优中稳定性突出,控制器不但收敛速度快,且与其他控制方式相比,其精度和效果都有所提高。

基于神经网络专家系统的智能家居的研究

智能家居是人工智能在信息家电控制领域里的研究热点。从专家控制的角度,分析了传统智能家居中缺乏智能性的缺陷,设计了一种基于神经网络专家系统的智能家居系统。该系统综合了专家系统的推理和神经网络的自学习能力,与信息家电智能协作,解决了传统智能家居系统中智能性差的问题,通过实验分析,该系统能够充分发挥智能家居的优越性,增强人们与家电间的互动,能够给人们提供一个舒适的居家环境。

计算思维教学方法的研究与实践

从教学方法出发,针对大学计算机科学与技术专业计算机组成原理课程教学中普遍存在的问题,以计算思维的科学方法为契机,提出教学改革思想,设计课程教学方案。

高维空间中离群点检测算法研究

提出一种基于改进粒子群优化算法的离群点检测算法,解决高维环境下离群点挖掘效率偏低的问题.新算法能够充分发挥粒子群优化算法全局搜索的优势,并具有k均值算法快速收敛的特点,可避免粒子群优化算法的早熟,减小确定k均值算法聚类中心的计算量等问题.实验表明,该算法在高维环境下可快速有效的挖掘出离群数据的离群支持度,有较好的挖掘效率、准确率和实用性.

模糊概念图匹配的语用推理研究

针对目前计算机在自动语用分析中不能解析出整个话语深层含义的问题,设计了基于模糊概念图匹配的关联推理算法。该算法针对汉语语用分析中的特定对话模式,用模糊概念图表示说话人的话语和认知语境知识,并从计算机学科出发进行关联推理,解决了话语深层含义的语用分析问题。经过实验分析,该算法准确率达78%。该算法已应用到舆情分析和IRC聊天室社会网络挖掘中,采用该算法对大量会话文本预处理,有效降低了基于多特征融合的Mutton方法和Ada Boost方法的漏报率和误报率,提高SBV极性传递算法的准确率,有效推出了对话者文本的深层含义。

基于邻域迭代最优化算法的网络故障分析

迭代最优化算法是模式识别中重要的无指导学习方法。算法因随机确定k个聚类中心进行初始划分的原因,存在初始聚类中心选择的盲目性、容易陷入局部极值、忽略样本的聚类趋势等缺点。经过对迭代最优化算法的研究与分析,根据样本的聚类趋势,结合邻域思想,改进了聚类中心的选择方法,设计了基于样本邻域概念的迭代最优化算法,算法总的时间代价为O(n)。该算法已应用于基于SNMP协议的网络故障管理中的故障分析,分析结果与实际故障类型基本一致,并为计算机网络故障分析提供了一种可行的分析方法。

基于邻域的迭代最优化聚类算法的设计与分析

迭代最优化算法是模式识别中一种重要方法.算法随机确定k个分类中心进行初始类划分,再通过逐步求精的方法进行合理分类.通过对迭代最优化算法的分析和研究,指出该算法存在样本选择的盲目性、易陷入局部极值、没有考虑样本的聚类趋势等缺点.文中根据样本的聚类趋势,结合邻域思想,设计了基于样本邻域概念的迭代最优化算法,并对算法的时间代价进行了定量分析.该算法总的时间代价为O(n),已应用于网络管理中的知识分类中,并取得了满意结果.

一种改进的基于纹理的图像修复算法

图像修复是数字图像处理领域重要的研究内容,该文针对Criminisi等人提出的基于纹理的图像修复算法的一些不足,提出一种改进算法,优化了纹理块优先权的计算方法,采用新的搜索匹配块方法和改进了匹配准则。实验结果表明,该算法具有良好的修复效果。

专家系统的自然语言接口

结合微机故障诊断专家系统的设计，主要讨论了ＡＰＲ的知识表示方法，以微机故障诊断专家系统为例，提出了专家系统自然语言接口的设计方法。并已在ＩＢＭ－ＰＣ３８６机上利用人工智能语言ＴＵＲＢＯＰＲＯＬＯＧ２．

基于含权概念图的中文语句语义匹配方法的研究

提出了一种基于含权概念图的语义匹配方法.通过规则将中文语句信息转换为概念图,并且为各个概念节点赋予一个权值.通过语义库进行词语的相似度计算,计算出各个概念节点之间的相似度,再与节点权值进行加权计算,计算出整体概念图的相似度,达到中文信息语义匹配的目的.相对于传统的关键字语义匹配方法,所提出的方法对于同义异形词和同形异义词的匹配效果更好.实验结果表明,该方法能有效地实现中文语句的语义匹配,并且语义匹配准确率达到了60%.