知识库系统的逻辑基础

针对知识库系统的研究现状和存在的问题,分析了用经典一阶谓词逻辑作为知识库系统逻辑基础的不充分性,根据知识库系统的特点和需求,指出可计算性逻辑既能为知识库系统提供合理的逻辑基础,又能弥补经典逻辑作为知识库系统逻辑基础的不足.并在此基础上用证明论方法,建立了一个基于可计算性逻辑的完备子集CL4的知识库系统的公理系统,显示出易于表达、操作简单的特点.

基于LMI的不确定关联时滞大系统对时滞参数的自适应控制

针对具有时滞的不确定关联大系统,研究了状态反馈控制器的设计问题。当时滞常数未知时,给出了对时滞参数的自适应控制方案。建立了可由线性矩阵不等式(LMI)表示的镇定条件。最后给出了仿真实例以说明该方法的有效性。

基于迭代重加权的非刚性图像配准

非刚性图像配准问题是当今重要的研究课题.本文提出一类基于能量最小化方法的非刚性图像配准模型,其中包括单模态和多模态两个模型.在单模态模型中,正则项采用迭代重加权的L2范数度量,一方面克服了迭代收敛不同步的问题,另一方面使新模型既能保持图像的边缘几何结构,又能避免块效应的产生.在多模态模型中,不同模态的图像被转化为同一模态进行处理,提高了配准的效率.在模型求解方面,利用算子分裂和交替最小化的方法,将原问题转化为阈值和加性算子分裂的迭代格式进行求解.数值实验表明,本文的方法对含噪以及变形较大的图像都能实现较好的配准.

去除乘性噪声的重加权各向异性全变差模型

恢复含乘性噪声的图像是当前图像处理的重要研究课题.本文提出基于迭代重加权的各向异性全变差(Total variation,TV)模型.新模型中,假定乘性噪声服从Gamma分布.正则项采用加权的各向异性全变差,其中,自适应权函数由期望最大(Expectation maximization,EM)算法得到.新模型在有效去噪的同时,较好地保留了图像的边缘和细节信息,同时能够有效地抑制"阶梯效应".数值实验验证了新模型的效果.

求解带状线性方程组的一种并行算法

提出了一种在MIMD分布式存储环境下求解带状线性方程组的交替方向迭代并行算法。利用系数矩阵的结构特点分裂矩阵,使整个计算过程只在相邻处理机间通信两次。给出了系数矩阵分别为Hermite正定矩阵和M-矩阵时算法收敛的充分条件。最后,在HP rx2600集群系统上进行的数值计算表明,该算法与多分裂方法相比具有较高的加速比和并行效率。

一种基于积分微分方程的泊松噪声去除算法

该文提出一种新的基于积分微分方程的泊松噪声去除算法。首先讨论了经典的总变差(TV)最小模型,在此基础上提出一种新的变分多尺度分层图像表示方法,然后在逆尺度空间上积分"尺度"图像从而得到了新的积分微分方程。这种新的积分微分方程含有一个单调增加的尺度函数。通过选取适当的尺度函数,该方程可以有效地去除泊松型噪声。数值实验证明了该算法比经典的TV和四阶偏微分方程算法具有更好的去噪效果。

基于可计算性逻辑的知识表示与推理

以可计算性逻辑的完备子集CL4为基础进行知识表示,将知识分为简单知识与一般知识.通过分析知识库系统的特点和需求,给出了采用正反向混合推理方法的推理机设计,并举例说明以CL4为基础的知识库系统,具有能够表达和查询更细致的知识、便于用户和系统交互的优点.

平滑区域梯度保真的图像降噪方法

基于有界变差的图像去噪模型在去除噪声的同时会产生"阶梯效应",在模型中耦合梯度保真项能够有效地抑制"阶梯效应",但全局梯度保真却导致图像的边缘模糊。新模型讨论了平滑区域的判定方法,在此基础上给出了基于平滑区域梯度保真的去噪模型和两种修正方法。新的去噪方法在去除图像噪声的同时压低了"阶梯效应",且能够很好地保留图像的边缘。数值实验验证了所提模型的效果。

均值异方差混合转移分布模型—EHMTD

本文进一步研究了用于非线性时间序列建模的均值异方差混合转移分布(Expectation het-eroscedastic mixture transition distribution,EHMTD)模型。该模型的条件方差定义为以往观测值的非线性函数,讨论并得到了EHMTD模型的平稳性条件。运用ECM(Expectation conditional maximization)算法估计模型的参数,利用BIC(Bayes information criterion)准则选择模型。最后将EHMTD模型应用于一组金融数据,结果表明EHMTD模型的条件分布灵活多变,能够对序列的非对称、多峰等非Gauss特征进行描述。

带状线性方程组的含参交替方向并行算法

在MIMD分布式存储环境下针对系数矩阵为带状或块三对角矩阵的线性方程组提出了含三参数交替方向迭代并行算法。通过引入三参数调整,并适当分裂系数矩阵得到新算法,给出了系数矩阵为若干特殊矩阵时算法的收敛条件。在HP rx2600集群系统上实现了算法,针对不同的算例将其与多分裂方法、BSOR方法和PEk内迭代方法进行了比较。并行计算结果表明,所提算法具有较高的加速比和并行效率,明显优于多分裂方法和PEk方法,能合理分配内存,从而有效节省计算时间。针对算例1,加速比和计算效率略优于BSOR方法;而算例2的结果明显优于PEk内迭代方法。

基于Pareto最优和限制精英的多目标进化算法

在NSGA-II算法的基础上,提出了一种基于Pareto最优和限制精英的多目标进化算法(LEMOEA)。通过分布函数的引入,限制了精英选取的数量,从而更好地维护了种群多样性。同时给出了一种新的单点复合交叉算子,其不但增大了解的搜索区域,而且增强了算法对解的搜索能力。实验结果表明:LEMOEA比NSGA-II有更好的收敛效果和种群多样性。

基于修正小波阈值的图像变分分解

Daubechies等人(2004)首先提出了图像的变分分解和小波软阈值之间的联系。小波软阈值会对图像边缘造成过度光滑,使重构图像在边缘附近产生吉布斯震荡现象,为克服该问题,本文用具有更高正则性的分段n次多项式小波阈值和指数阈值做图像分解,得到图像分解的变分泛函的近似最小值。当n越大时,图像分解的变分问题的近似最小值越逼近精确最小值。这样得到了图像的变分分解和修正小波阈值之间的联系。实验结果表明该模型用于图像分解的有效性。

周期性复合材料单胞结构优化设计

提出了一种基于网格的周期性多孔复合材料单胞模拟方法,以孔洞的形状、大小、位置为优化变量,建立了以材料在某个方向上的导热性能最好为目标的两相材料单胞优化模型,并用遗传算法进行求解,数值结果验证了优化模型和优化算法的有效性,获得了多种最优单胞结构。

欧拉方程的高阶间断Galerkin方法研究

在二维结构网格上建立了一种求解欧拉方程的快速稳健高阶间断Galerkin方法.采用Roe迎风型数值通量,时间步采用TVD Runge-Kutta方法推进;构造了适合间断Galerkin方法的二维二阶Moment限制器,并采用当地时间步长加速收敛.数值模拟了绕NACA0012翼型流场,数值结果表明了Moment限制器有效地抑制了数值振荡,该方法具有优良的加速收敛效果和较好地激波捕捉能力.

基于下一代网络平台的业务开发方法分析

下一代网络业务的发展是一个渐进的过程。对运营商来说,如何以更小的成本快速开发和部署新业务成了当务之急。本文主要分析了下一代业务开发的方法,介绍了Parlay/OSA开放架构,并就一个具体应用的开发过程进行了分析。

不确定关联时滞大系统的自适应分散镇定控制

针对时变的满足一定匹配条件的不确定关联时滞大系统,利用自适应界化技术,给出了设计分散镇定控制器的自适应的方法.其特点是在假设中系统不确定项是有界的,但界是未知的,且在关联项存在时变时滞的情况下证明了闭环自适应系统的渐近稳定性.最后举例说明了该方法的有效性.

基于双向非局部模型的图像插值

如何充分利用自然图像的自相似特性来进行图像恢复是近年来图像处理领域研究的热点问题之一.事实上,自相似体现为两方向相似结构,当一组相似块被安排成矩阵时,该矩阵的行与行、列与列之间均存在相似性.为此,提出一种双向非局部模型,该模型对称地利用了两方向相似结构,此外,该模型直接将相似块作为字典来表示每一图像块且对表示系数进行Tikhonov正则化.将双向非局部模型用于图像插值,获得了目前最好的恢复效果,无论峰值信噪比还是视觉质量,相比已有算法都有很大地提高.

基于局部对偶框架的数字脊波重构

给出了数字脊波重构算法的全局对偶框架(GDF)表示,提出了局部对偶框架(LDF)的新概念,并讨论了LDF的性质,在此基础上给出了一种基于LDF的新的数字脊波重构算法.该算法减少了脊波重构的冗余,保持了快速计算的特点.用该算法对图像进行压缩和去噪,得到了很好的结果.