基于基元和知网的问题相关度计算

通过对可拓学的基元和复合元与知网的研究,利用Hownet中的词语相似度的计算方法改进词语相关度的计算方法,建立基元相关度计算方法,进而建立目标相关度和条件相关度的计算机方法,形成问题相关度的计算。改进了相关度算法,传统方法只通过上下位关系计算词语相关度,将知网描述的其他15个关系也考虑进来,并提出了负相关的概念,将相关度的取值范围定在[-1,1],对应了关联函数的值域。通过对基元中特征与特征的对应关系,计算出基元的相关度,进而计算问题的相关度。通过对数据库里的上千个矛盾问题进行测试,证实了这种方法可有效增加策略生成途径,使矛盾问题解决的概率大大提高。

一个基于高内聚和低耦合的多数据库分类方法

数据库分类是多数据库存储、管理和挖掘的预处理技术。目前,不依赖具体应用的多数据库分类的研究甚少,并且忽略内聚度和耦合度,复杂度高。论文提出一个基于高内聚和低耦合的多数据库分类方法,该方法不依赖于具体的应用,避免了聚类结果的不稳定性,且降低了时间复杂度。具体地,该方法名为DHC首先构造一个多目标优化问题,然后利用层次聚类思想构造算法查找最优聚类。利用一个人工数据库和一个现实数据库相似度二维表进行实验,实验表明该方法聚类稳定性强,时间复杂度比BestClassification低,泛化能力强。

基于多目标最优化的最小代价决策树构建与实现

提出一种基于多目标最优化的代价敏感决策树构建方法。将误分类代价、测试代价、等待时间代价和信息增益率作为四个优化目标,利用线性加权和法把多目标最优化问题转化成单目标最优化问题,作为分裂属性选择的准则。然后提出了构建最小代价决策树的具体策略和测试决策树的一个混合测试方法。最后,用该算法和其它两个算法在两个真实的数据集中进行构建、测试,实验结果表明,该方法获得的决策树具有更小的代价,效率更高,泛化能力更强。该方法在医疗诊断中表现尤为突出。

提高ERP手工沙盘可控性的教学探索

ERP手工沙盘与大富翁等游戏相似,学生借助ERP系统,体验企业经营过程,不断累积财富,并在运营过程中得到启发。本文通过对手工沙盘与电子沙盘的对比,借鉴电子沙盘的优点,从岗位设置、增加报表、增加运营步骤、年度考核及随时抽查四个方面对手工沙盘的可控性进行改进,在保留手工沙盘的趣味性、真实性的同时,最大程度保证手工沙盘的可操性,进而确保实验的公平公正。

基于可拓学的实现虚拟场景漫游中的碰撞检测

本文对可拓学基本理论、可拓方法、转换桥进了研究。针对虚拟场景漫游常规检测方法算法复杂、计算量大的问题,提出了通过多次利用转换桥,分解并分散碰撞检测物体的方法,并将该方法运用于3D档案馆项目中,降低算法复杂度,提高了效率和精确度,实践表明,该方法可行,并且系统运行良好。