基于描述逻辑的主体服务匹配

多主体系统中的服务匹配是智能主体和多主体系统等领域中的重要研究课题 .描述逻辑是知识表示和推理的形式化工具 ,它提供了可判定的和可靠的推理服务 .该文利用描述逻辑有效的推理功能 ,特别是它对概念包含关系的有效判断 ,把它与多主体系统的服务推理结合起来 .充分利用描述逻辑具有清晰模型 理论语义和有效的概念分层推理服务等功能 ,该文提出了基于描述逻辑的主体服务匹配算法 ,详细研究了如何利用描述逻辑的理论和推理机制来实现自动的服务分层及服务匹配 ,并提出了五种服务匹配算法 .这些方法都是基于语义的服务匹配 ,利用服务分层机制实现了有效和高效的多主体系统中的服务匹配 ,克服了基于语义距离进行服务匹配的不足 .

智能互联网

1引言 互联网最早出现在20世纪60年代,但是直到90年代中期才真正引起公众注意并迅速普及.1994年,全世界仅有1300万人使用互联网,但今天这一数字已超过3.5亿.互联网从诞生到现在短短几十年的时间,其爆炸式的技术发展速度远远超过了人类历史上任何一次技术革命.然而,从长远发展趋势来看,现在的互联网尚处于发展的初级阶段,互联网技术存在很大的发展空间和发展潜力.

基于动态描述逻辑的语义Web服务推理

语义Web服务的提出是为了解决Web服务资源在语义Web中的自动发现、组合和执行等问题,基本思路是将本体承载的静态知识与对Web服务动态功能的描述有机地结合起来.动态描述逻辑是描述逻辑的一种动态扩展,支持面向语义Web的对动作的描述和推理.文中利用动态描述逻辑DDL(SHOIN(D))的描述和推理功能,提出对语义Web服务进行建模和推理的一种有效途径.从OWL-S中的Process Model出发,将语义Web服务建模为基于DDL(SHOIN(D))的动作理论,其中,对应于Process Model中的原子过程,可以对输入、输出、局部变量、前提条件、结果等多个方面进行建模;对应于Process Model中的复合过程,可以相应地对数据流以及顺序、选择、乱序、条件、迭代、循环等控制结构进行刻画.以建模后得到的动作理论为基础,应用动态描述逻辑的推理机制,可以分别对语义Web服务的可实现性、可执行性、投影、规划等问题进行推理.这些推理功能为语义Web服务的自动发现和自动组合提供了有效的支持.

主体网格智能平台AGrIP构建及其应用

为了构建协同工作的复杂智能系统,中科院计算技术研究所智能信息处理重点实验室研制了主体网格智能平台AGrIP,它由底层集成平台MAGE,中间软件层和应用层共同组成.此文重点讨论了主体模型、主体网格智能平台AGrIP以及AGrIP平台在城市应急联动中的应用.主体网格智能平台AGrIP将推动软件产业和协同环境的发展.

基于主体的智能协同决策支持系统

当今社会下,决策过程必须的信息资源和必要的决策因素越来越多地分散在较大的活动范围内,传统的集中式的决策支持系统已经越来越无法满足这种分布式的需求.针对决策支持系统需求的现状和发展前景,首先简要分析了当今的决策支持系统应该具有的特性,然后提出了一种基于主体的智能协同决策支持系统的模型.该模型将不同领域的专家知识封装入多个主体推理机当中,并依靠这些主体推理机之间的协同与交互解决复杂的决策支持问题.最后结合具体的例子介绍了该系统在实际项目中的应用.

人工生命

人工生命是指用计算机和精密机械等生成或构造表现自然生命系统行为特点的仿真系统或模型系统。自然生命系统的行为特点表现为自组织、自修复、自复制的基本性质，以及形成这些性质的混沌动力学、环境适应和进化。本文主要介绍人工生命研究的原因、发展过程、模型，讨论人工生命研究的方法、基础理论，以及人工生命研究的前景。

基于微分流形的神经计算

神经计算是一门崭新的信息处理学科，研究非程序的、适应性的、大脑风格的信息处理的本质和能力。它的研究对象是人工神经网络，即由大量神经元组成的非线性动力系统。本文介绍用微分流形研究神经信息处理的重要概念．讨论研究机理和方法。

逻辑-对象知识模型LOKM

知识模型是知识信息处理系统的重要基础,是建立知识系统的主导思想,提供知识表示和操作的形式构架。在近几年研究的基础上,我们提出了逻辑-对象知识模型LOKM。本文主要讨论该模型的知识结构和推理策略。

展望智能科学

智能科学研究智能的基本理论和实现技术，是由脑科学、认知科学、人工智能等学科构成的交叉学科。

城市应急联动系统GEIS

GEIS(Grid Based Emergency Inter-Act System)是一个基于主体网格的城市应急联动与社会综合服务系统,通过主体网格和通信系统将治安、消防、卫生急救、交通、公共设施、自然灾害等突发事件的应急联动与综合服务,调度集成在一个管理平台中,通过共享指挥平台和基础信息,实现统一接处警,统一指挥、联合行动、快速反应、为市民提供更加便捷的紧急救援及相关服务,为政府科学决策和处置各种紧急与灾害事件提供技术支持,为城市公共安全提供技术保障。GEIS的一个突出优势是将范例推理(Case Base Reasoning,CBR)与规则推理(Rule Base Reasoning,RBR)两种人工智能技术相结合,实现了快速预案生成系统。它能在紧急情况发生的时候,为应急部门提供快速的辅助预案支持,为科学决策打下良好基础。目前,GEIS已经应用到抗洪抢险和交通事故处理中,效果表明它具有跨平台性好,稳定性强,响应速度快,易操作的独特优势。

前言

深度学习是机器学习研究中的一个新的领域，其核心思想在于模拟人脑的层级抽象结构，通过无监督的方式分析大规模数据，发掘大数据中蕴藏的有价值信息．深度学习应大数据而生，给大数据提供了一个深度思考的大脑．深度学习是一种研究信息的最佳表示及其获取方法的技术，在神经网络或信念网络的情况下是对基于深层结构或网络表示的输入输出间映射进行机器学习的过程．

一种支持时间序列数据的CBR检索算法

探讨了如何为CBR(基于范例的推理)增加对一种特殊的范例类型——时间序列数据的支持.分析了基于谱分析的时间序列相似度比较算法不适用于CBR检索的缺点,并在此基础上设计了一种综合性能很好的CBR检索算法.思路是把时间序列相似度比较转化成一个卷积问题,并用DFT来简化这个卷积的计算.通过对这种CBR检索算法进行了深入的理论分析和认真的实验,结果证明,提出的算法是一个高效的算法.在这个检索算法的基础上,CBR就能够应用到时序数据的分析推理中,具有广阔的应用前景.

基于属性的归纳知识获取系统AIKAS

本文介绍基于属性的归纳知识获取系统AIKAS。该系统是基于属性的正反例归纳学习,通过概念聚类和归纳学习算法,使知识系统具有概念学习和规则学习的功能。本文还讨论了属性论的公理化系统。

迅速发展的计算机科学

计算机科学是以信息处理工具——计算机为研究对象的学科。本文主要介绍它的研究内容,包括计算理论、计算机体系结构、计算机软件、人工智能、计算机网络、人机交互等方面。最后,对该学科的发展提出展望。

超并行连接机

连接机(connection Machine)是一种超并行计算机.基于记忆的推理是此机器推理的基础.文中以MBRtalk为例,简单介绍了这种算法.连接机采用CmLisp程序设计语言和xector数据结构.

大数据下的机器学习算法综述

随着产业界数据量的爆炸式增长,大数据概念受到越来越多的关注.由于大数据的海量、复杂多样、变化快的特性,对于大数据环境下的应用问题,传统的在小数据上的机器学习算法很多已不再适用.因此,研究大数据环境下的机器学习算法成为学术界和产业界共同关注的话题.文中主要分析和总结当前用于处理大数据的机器学习算法的研究现状.此外,并行是处理大数据的主流方法,因此介绍一些并行算法,并引出大数据环境下机器学习研究所面临的问题.最后指出大数据机器学习的研究趋势.

迁移学习研究进展

近年来,迁移学习已经引起了广泛的关注和研究.迁移学习是运用已存有的知识对不同但相关领域问题进行求解的一种新的机器学习方法.它放宽了传统机器学习中的两个基本假设:(1)用于学习的训练样本与新的测试样本满足独立同分布的条件;(2)必须有足够可利用的训练样本才能学习得到一个好的分类模型.目的是迁移已有的知识来解决目标领域中仅有少量有标签样本数据甚至没有的学习问题.对迁移学习算法的研究以及相关理论研究的进展进行了综述,并介绍了在该领域所做的研究工作,特别是利用生成模型在概念层面建立迁移学习模型.最后介绍了迁移学习在文本分类、协同过滤等方面的应用工作,并指出了迁移学习下一步可能的研究方向.

Rough集高效算法的研究

深入分析了现有Rough集算法低效性的根源 ,围绕不可区分关系和正区域两个核心概念 ,研究了不可区分关系的性质 ,给出并证明了正区域的一种等价计算方法 ,从而得出高效的Rough集基本算法 ;随后 ,分析了正区域的渐增式计算 ,并给出了一种完备的属性约简算法 .理论分析和实验结果表明 ,该约简算法在效率上较现有的算法有显著提高 .

图像分割的新理论和新方法

图像分割是是计算机视觉研究中的一个经典难题，已成为图像理解领域关注的一个热点．本文对近年来图像分割方法的研究现状与新进展进行了归纳总结．首先，简单介绍了图像分割的传统方法，包括基于区域的、基于边缘的和两者结合的图像分割方法．然后，分别从数学形态学、模糊集、神经网络、支持向量机、免疫算法、图论和粒度计算等方面对图像分割方法进行了重点讨论，并对应用每一种理论的最新研究进展作了评述．最后，对图像分割方法的发展趋势进行了展望．