平面解析几何交互推理系统的设计与实现

采用传统的前向推理策略,结合平面解析几何的特点,设计了交互推理系统策略和模型,然后从系统的几个关键技术入手实现平面解析几何的交互推理系统的设计,再通过两个实际的应用实例验证该系统.系统将学生从复杂重复的计算解放到解题思路的思考.

基于选择性融合及关系推理的群组行为识别

为解决如何选取更具辨别力的多模态人物特征,以及在进行人物关系推理时如何更加关注特定于个人的时空交互建模的问题,提出了基于选择性特征融合的动态关系推理算法框架(SFDRI)。通过设计选择性特征融合模块,根据不同模态特征的随机函数概率分布得分,添加重采样方法以选取最相关的特征表示实现多模态特征的选择融合,并采用动态关系推理模块实现针对个人的复杂时空推理,通过在时空图上初始化交互域,利用点积计算预测人物交互关系矩阵,并同时添加每个人物特征的动态偏移以形成特定于个人的交互图,通过迭代更新交互图上的特征进行最终的群组行为的识别。结合对比实验,算法在公开的排球数据集(volleyball dataset, VD)和集体活动数据集(collective activity dataset, CAD)上分别提升了1.2%和1.5%的平均识别精度,证明了算法框架的有效性。

基于案例推理的柔性工作流建模技术研究

针对工作流模型难以描述创建时的不确定因素的问题,研究了一种基于"柔性块"的柔性工作流建模技术。运行时,柔性块先以Adhoc方式执行,运行历史数据积累到一定程度后,通过过程挖掘得到柔性块内部模型,并在以后执行时匹配应用场景,采用交互式基于案例的推理方法获得柔性块模型。实际应用表明该方法能复用建模知识,柔性块建模效率随着其执行次数增多而提高,工作流模型具有较高的柔性。

结合用户长短期偏好的对话推荐方法

目前的对话推荐系统过于注重用户当前的偏好信息,更多地被设计成为类似搜索引擎的工具,缺乏个性化。针对该问题,提出一种与序列推荐相结合的对话推荐方法,应用序列推荐为对话推荐系统中项目评分模块提供更为符合用户长短期偏好的项目候选集,对话推荐中的路径选取操作也可以为序列推荐提供当前用户的偏好信息,二者都可以产生一个更好的推荐效果。通过在两个真实数据集Yelp和LastFM上进行实验比较与分析,该方法的各项评价指标的性能优于现有对话推荐模型。

配电网倒闸操作票专家系统

介绍了为哈尔滨配电所开发的自动倒闸操作票生成系统。该系统基于专家系统技术 ,根据配电所拓扑结构复杂和运行方式多变的特点 ,提出了交互式推理原理 ,各子推理机模块都处于并行和串级之中。采用控制级规则宏观控制推理的模式实现 ,使程序层次清晰、灵活性高、推理效率高。用产生式规则、框架结构的知识表达方法 ,便于推理。知识结构的构造具有相对的独立性和灵活的关联性 ,使之与推理策略相呼应。配电网倒闸操作票系统的开发大大减轻了运行人员的劳动 。

图像与问题双引导注意力机制视觉问答算法

针对视觉问答任务中问题特征与图像特征缺乏交互推理关系的问题,提出了图像与问题双引导注意力机制视觉问答算法。模型结构主要由问题特征注意力模块、图像特征注意力模块、问题与图像双引导注意力模块、特征融合模块4部分构成。该算法先针对问题特征和图像特征分别使用自我注意力机制实现特征的自我加强,然后引入图像与问题双引导注意力机制,最后使用线性分类器分类输出。在VQA V2.0数据集上实验验证,该算法表现出较好的性能,准确率达到70.98%。

基于Agent面向服务体系结构中的服务查询与选择

面向服务研究的一个重点问题是如何智能集成或协同分布在网络上的各种服务,以完成更为复杂的应用目标,使之能适应开放动态的网络计算环境和不断演化的用户个性化需求。把Agent技术与技术比较成熟的SOAP/WSDL/UDDI体系结合起来,是一个可行的解决方案。利用Agent技术设计了一个面向服务动态协同架构模型,解决了智能集成服务问题。着重研究并设计了一个基于Agent的服务查询与选择框架模型。这一模型利用移动Agent的移动性、自治性、智能推理性,实现了Web服务的智能查询与选择,从而解决了智能集成服务问题。

An Algorithm of the Adaptive Grid and Fuzzy Interacting Multiple Model

This paper studies the algorithm of the adaptive grid and fuzzy interacting multiple model （AGFIMM） for maneuvering target tracking, while focusing on the problems of the fixed structure multiple model （FSMM） algorithm＇s cost-efficiency ratio being not high and the Markov transition probability of the interacting multiple model （IMM） algorithm being difficult to determine exactly. This algorithm realizes the adaptive model set by adaptive grid adjustment, and obtains each model matching degree in the model set by fuzzy logic inference. The simulation results show that the AGFIMM algorithm can effectively improve the accuracy and cost-efficiency ratio of the multiple model algorithm, and as a result is suitable for enineering apolications.