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检索条件"机构=南京大学计算机系、南京大学国家计算机软件重点实验室 210093"
767 条 记 录,以下是761-770 订阅
排序:
一个新的高阶双向联想记忆模型及其性能估计
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软件学报 1998年 第11期9卷 814-819页
作者: 陈松灿 南京航空航天大学计算机系 南京大学计算机软件新技术国家重点实验室
提出了一个新的高阶双向联想记忆模型.它推广了由Tai及Jeng所提出的高阶双向联想记忆模型HOBAM(higher-orderbidirectionalassociativememory)及修正的具有内连接的双向联想... 详细信息
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机器辅助下的形式化规格说明求精技术
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计算机科学 1998年 第6期25卷 19-23页
作者: 袁晓东 郑国梁 电力部电力自动化研究院仿真室 南京210003 南京大学计算机软件新技术国家重点实验室 计算机科学与技术系南京210093
形式化规格说明为我们提供一个简洁、精确且能被很好理解的统描述。但我们还需要从规格说明得到其合适的代码实现,这一开发过程称为形式化规格说明的求精[lj。规格说明的求精技术已经有比较深入的研究,一般要通过数据求精和操作求精... 详细信息
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基于全序划分结构的开放逻辑
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中国科学(E辑) 1998年 第6期28卷 542-549页
作者: 张东摩 李未 南京航空航天大学计算机科学研究所 南京大学软件新技术国家重点实验室 南京210093 北京航空航天大学计算机系
利用全序划分结构刻画开放逻辑中知识集的可信程度 ,通过重新定义重构概念 ,解决重构操作的唯一性问题 .基于新定义的重构运算 ,证明了只要认知者对新知识不总是采取极端的怀疑态度 ,且信度改变遵循最小改变策略 ,则其认识进程均可收敛 。
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通用数据库知识发现统KNIGHT
通用数据库知识发现系统KNIGHT
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第十五届全国数据库学术会议
作者: 刘伟宏 李晋晋 徐洁磐 南京大学计算机软件新技术国家重点实验室计算机系
本文首先简单介绍了KNIGHT的特点和功能实现,接着详细介绍了如何用KNIGHT统进行数据库知识发现,最后对统进行了总结。
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构造性逻辑作为自然语言的模型增长理论
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软件学报 1997年 第3期8卷 214-219页
作者: 张彤 陆汝占 上海交通大学计算机系 南京大学计算机软件新技术国家重点实验室
理解自然语言的过程就是构造语义解释模型的过程.本文用构造性逻辑作为模型增长理论。
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混合型学习模型HLM中的增量学习算法
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软件学报 1997年 第11期8卷 875-880页
作者: 陈兆乾 周志华 李红兵 谢俊元 南京大学计算机科学与技术系 南京210093 南京大学计算机软件新技术国家重点实验室 南京210093
混合型学习模型HLM将概念获取算法HMCAP和神经网络算法FTART有机结合,能学习多概念和连续属性,其增量学习算法建立在二叉混合判定树结构和FTART网络的基础上,在给统增加新的实例时,只需进行一遍增量学习调整原结构,不用重新生成... 详细信息
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Windows 95下的TrueType字形技术及应用
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计算机应用 1997年 第6期18卷 332-336页
作者: 何亚明 蒋兴 王启祥 南京大学计算机科学与技术系南京大学计算机软件新技术国家重点实验室 南京210093
影响计算机输出质量的一个重要因素是字形技术。Windows3.x中的TrueType字体以及其字形描述技术,表现出强大的生命力。在Windows 95下,TrueType字形技术得到进一步的完善和发展,本文就TrueType字形技术,特别是Windows 95下TrueType字形... 详细信息
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