概念层次网络中对偶性设计

首先对概念层次网络（ＨＮＣ）理论作简要说明，然后根据ＨＮＣ中层符号个性化设计理论给出对偶性设计方案，和偶性的具体表现，并给出对偶性概念具体表现的注解。     

方差分量的Bayes二次无偏估计及可容许估计的非负性

对于有P 个方差分量的线性模型,本文导出了方差分量线性函数的Bayes 不变二次无偏估计的显示表达式,证明了Bayes 不变二次无偏估计类形成了可容许的不变二次无偏估计的完全类。在可容许的不变二次无偏估计类中,讨论了非负参数函数的非负估计问题,给出了可容许的非负定估计存在的充要条件。     

散度、旋度和梯度在共同模式上的统一定义及其在一般坐标系中的应用

本文在推广的散度定理的基础上给出了散度、旋度和梯度与坐标无关的统一定义。着重在一般曲线坐标系中利用以三对坐标面为包容面的微元体为共同模式,把散度、旋度和梯度统一表示为某一微分量的极限值,从而直接导出了张量分析中这三种量的熟知的表达式。     

表示结构化知识的神经网络模型

研究和设计了一种高度结构化的神经网络模型ＨＳＮＮ,它能方便地对结构化知识进行表示和处理。文中给出了ＨＳＮＮ的设计过程,并讨论了ＨＳＮＮ在继承、非单调推理和信息检索等方面的应用     

基于知识的模型库管理系统

模型库管理系统是决策支持系统区别于其它计算杌信息系统的一个重要特征,着重介绍了如何将知识的表达技术(网络图)和推理机制(深度优先搜索)应用于模型库管理系统,从而实现模型的自动集成和选择,并给出了具体实现过程。     

基于稀疏贝叶斯学习的DOA估计

针对基于l1范数约束的稀疏表示DOA(Direction Of Arrival)估计算法对初始参数较为敏感的问题,提出了一种基于稀疏贝叶斯学习的DOA估计算法。首先通过信号来波方向的空间采样构造冗余字典,将阵列信号处理中的DOA估计信号模型转化为压缩感知中的稀疏重构信号模型。然后基于经验贝叶斯推理的方法,将待估计的稀疏系数值用方差未知的联合高斯分布描述,而未知的方差值决定了待估计系数的稀疏性。通过观测数据估计得到未知的方差,进而得到信号的DOA估计值。仿真结果表明,提出的算法有较高估计精度,并且对非相干信源和相干信源都具有较好的估计性能。     

面向语义的作战命令形式化描述及本体构建

作战命令是联系C2系统与M&S系统之间的重要纽带。为保证进行联合作战训练的C2系统与M&S系统对作战命令具备一致的理解和认识,需要对作战命令进行统一的描述。首先从作战命令的形式化描述入手,在描述的基础上形成了作战命令本体,然后介绍作战命令本体构建方法九步法。最后,对作战命令本体进行了构建,为下一步利用基于本体的作战命令驱动仿真模型的研究打下良好的基础。     

基于小波域字典学习方法的图像双重稀疏表示

提出了一种有效地结构化字典生成算法以及图像双重稀疏表示方法.在Rubinstein等提出的图像双重稀疏表示模型的基础上,引入小波零树结构,将同一空间位置对应的同方向跨尺度小波基函数的线性组合作为新的基函数,并通过K-SVD学习算法得到线性组合系数,由此得到了一种更加切合图像方向特征的结构化字典学习算法.在此基础上提出了相应的图像分解与重构算法.遥感图像M项逼近实验以及压缩仿真实验表明,本文提出的结构化字典比已有的字典具有更好的图像稀疏表示效果.     

基于Petri网的案例推理研究

介绍Petri网的知识表示方法以及案例推理机制的相关内容,提出了一种基于Petri网的案例推理模型,给出了相应的案例检索匹配算法,并将该模型和检索算法应用到网络攻防态势推演系统中,最后重点介绍了该系统的案例库的知识表示。     

柴油机喷油压力波形的符号描述与结构模式分类

波峰和波谷是波形上基本的局部形态特征基于波峰、波谷之间的支配关系,本文提出了一种规则波形的结构特征抽取与符号描述方法,进而建立了一个基于该方法的柴油机喷油压力波形结构模式分类系统,并通过实例验证了该系统的有效性。