知识表示的超拓扑结构研究

针对 90年代以来人工智能 (AI)研究逐步转入低潮的局面 ,提出了关于 AI的新理论 ,主要研究了知识表示的超拓扑结构 (HTSKR)。认识到超拓扑结构 (HTS)是客观世界中事物的普遍现象 ,抽象出 HTS=HN+HL。提出了 HTS的状态空间与解路径 ,定义了解路径的承接超结点。对HTSKR进行了形式化的定义 ,研究了超结点的包容性、包容度、连接性、命名性、分类性等。论述了新的知识表示方法—— HTSKR,其优点是包容度更大 。

人工智能的泛符号机制

针对 90年代以来人工智能研究逐步转入低潮的局面 ,提出了关于人工智能的泛符号机制的新思想、新理论 ,泛符号机制 =泛逻辑 +知识表示的超拓扑结构 +多维信息空间。

一种新的知识表达方法:概念结构

本文详细论述了概念结构中概念图的表示形式;类型理论、类型标号、类型层次和类型格;个体与名字、聚集与个别;正则图及构成规则(拷贝、限制、连接和化简)。概念图是一种最新的知识表达方法,语义表达能力强,可读性好,接近于自然语言,能加入背景知识,推理速度快,已被证明优于其它传统的知识表达方法,必将为解决 AI 知识获取瓶颈起到积极作用。

专家数据库系统的结构分析及其实现

本文详细论述了ＡＩ与ＤＢ的发展成果及未来方向、两者结合的必要性、现实性与可行性，具体着眼到ＡＩ中ＥＳ与ＤＢ的结合，提出一个模式：ＥＳ＋ＤＢＭＳ＝ＥＤ－ＢＳ。讨论了ＥＤＢＳ的结构，叙述了松散耦合结构的不足，认为紧密耦合才是一种性能良好的结构。在分析与设计ＡＭＡＥＤＢＳ中，将ＤＢ与ＥＳ的事实库、推理中间结论库与分析结论库合成到一个库中，笔者称为＂一体化＂的结构，认为这种一体化的结构优于紧密耦合的结构。

智能IC卡的分类与标准及技术性能分析

详细论述了有关智能ＩＣ卡的发展历史，卡的分类、标准、性能、优点及技术指标。

理想机模型与人工智能

提出了理想机是包容性最大的智能系统理论模型 ,是人类利用工具的最理想目标 ,是对人、动物及一切人造机器系统功能的科学抽象的概念。在此把人工智能归结到了理想机的高级信息处理机中。鉴于研究人工智能系统的超复杂性和艰巨性 ,提出了研究智能的策略 :跳高原理、波动机理。其核心是制定研究目标要恰当 ,不能太高、太大 。

跨库检索系统MDBSS的设计与实现

文章借鉴元搜索引擎的原理,设计了一个跨库检索系统MDBSS,并就其设计思想、系统结构和实现要点进行了详细介绍。能满足用户对数据库跨库检索和并发检索的需要,通过它能同时检索到多个数据库中的内容,弥补目前大多数搜索引擎达不到的功能。

求解非线性方程组的迭代神经网络算法

求解非线性方程组是工程研究中的基本问题,普通的求解算法均具有一定的缺点,通用性不强。神经网络能以任意精度逼近非线性函数,利用它逼近非线性方程组的函数的反函数,提出了通用性较强的数值求解方法。首先,给出了不需迭代的简单神经网络算法;然后,针对给定求解区域偏大和不准确的问题,提出了缩小与改变求解区域的迭代神经网络算法。这两种算法均进行了实例求解,结果表明,两种算法格式简单,求解时间短,精度高,具有较高的应用价值,在理论研究和工程实践中具有较大应用前景。最后分析了算法的优点和改进方向。

一级泛非运算研究

何华灿等1996年提出关于不确定性推理的泛逻辑，对泛非运算给出了它的零级形式N（X）=1—X．本文讨论它的一级形式，内容包括不确定性的级，一级泛非现象，一级泛非公理，一级泛非运算N（X，h）的定义、主要性质和生成方法．这对深入认识不确定性及其逻辑规律，完善泛逻辑理论具有重要意义．

BP神经网络和D-S证据理论的目标识别

目标识别是指挥自动化系统的一个重要组成部分,针对现代战争对抗手段不断增强的特点,运用BP神经网络和D-S证据理论探索作战飞机机型的识别方法。前端采用3层BP神经网络结构,以传感器接收数据为输入,以神经网络输出作为证据,后端对不同传感器的证据按D-S理论进行融合,得到待识别目标的识别概率。经由M ATLAB编程对国内外几种主要机型的识别进行仿真研究,与现行目标识别方法相比较,能够更快速、准确、可靠地识别飞机目标,较好地满足了空战中作战指挥系统对飞机机型识别的需求。

基于扩展UML活动图的过程建模

针对传统过程建模不能对仿真编码阶段前的过程进行有效的描述的问题,提出了一种基于扩展UML活动图的建模方法,并从信息活动和物理活动两方面对其进行建模。最后通过一个实例表明该方法能清楚描述过程建模的具体活动,且有利于用户和系统开发者进行沟通和交流。

虚拟仪器在航空仪器检测中的应用

运用新型总线技术,采用模块化、结构化设计方法,将虚拟仪器的硬件和GP-IB仪器进行优化集成,并对虚拟仪器的驱动程序控制方式和VISA库控制方式进行了比较,采用智能化的检定方法对仪器进行检测。设计的系统经过测试和试用,取得满意效果,具有实用价值。

五子棋中的博弈智能设计

博弈是人工智能的主要研究领域之一 ,他涉及人工智能中的推理技术、搜索方法和决策规划。本文将这些技术用于五子棋中 ,设计了一个智能五子棋系统 ,实现人和计算机两方进行博弈。

应用PSO算法的无人机三维航迹规划

无人机只有进行精确的三维航迹规划才能提高低空突防的成功率,而三维航迹规划由于搜索空间巨大,一直是航迹规划中的难点。采用粒子群优化(PSO)算法进行无人机的三维航迹规划,以最大水平转弯角、最大爬升/下滑角、最小步长、最小离地高度和最短距离作为适应度函数的评价指标。对算法进行了相应的仿真验证,结果表明该算法所需时间短,占用内存少,有利于工程实现。

BP网络的Matlab实现及应用研究

人工神经网络以其具有信息的分布存储、并行处理以及自学习能力等优点,已经在信息处理、模式识别、智能控制及系统建模等领域得到越来越广泛的应用。他的基于误差反向传播算法的多层前馈网络,即BP网络在非线性建模、函数逼近和模式识别中有广泛的应用,介绍了BP网络的基本原理,分析了Matlab人工神经网络工具箱中有关BP网络的工具函数,并给出了部分重要工具函数的实际应用。

基于故障树和神经网络的飞机电源系统故障诊断

介绍了基于故障树模型的故障诊断技术和基于神经网络的故障诊断技术,提出了基于故障树和神经网络的集成故障诊断思想。在此基础上,以交流发电机旋转整流器二极管开路故障为例进行了实例分析,说明了故障树和神经网络集成故障诊断技术对此故障的诊断,结果表明该方法用于解决此类问题是有效的。

自动文本分类技术研究

随着万维网的发展,文本分类成为处理和组织大量文档数据的关键技术。在阐述了文本分类算法的研究现状,分析了朴素贝叶斯(Na ve Bayes)、kNN和支持向量机(SVM)经典文本分类算法之后,提出了应用最小二乘支持向量机(LSSVM)算法来实现文本分类。对使用用最小二乘支持向量机和一般支持向量机的文本分类结果进行了比较,并得出了结论:使用最小二乘支持向量机进行文本分类缩短了文本分类的时间,并保证了一定的召回率和准确率。

基于数据挖掘的OLAP分析技术及应用

数据仓库和数据挖掘技术是目前信息技术研究的热点问题之一,介绍了数据挖掘(data mining)、数据仓库(datawarehouse)及联机分析处理(OLAP)技术。并以零售业决策支持系统为例,介绍了该系统的体系结构、数据仓库的设计、系统实现关键技术及各子系统功能,着重论述了如何利用OLAP技术实现企业决策支持系统。

数据融合技术在军队指挥自动化系统中的应用研究

通过对数据融合基础理论的总结与剖析,提出了数据融合技术在军队指挥自动化系统中的应用,并以多雷达系统点迹航迹及战场态势和威胁估计的数据融合为例进行了深入讨论。