检索结果-内蒙古大学图书馆

科学通报 2005年第20期50卷 132-134页

作者：何雨果孙吉贵北京理工大学计算机科学工程系北京100081 吉林大学符号计算与知识工程教育部重点实验室吉林大学计算机科学与技术学院长春130012 吉林大学计算机科学与技术学院

小波分析在信号分析、图像处理等领域有着重要应用.通过分解蝴蝶矩阵和条件逆全混洗(perfectshuffle)转置矩阵独立实现了基于Haar小波多尺度分析的完整的量子电路.其中蝴蝶矩阵的分解和矩阵I⊕W⊕I的电路实现是关键.提出了一种简单的方... 详细信息

小波分析在信号分析、图像处理等领域有着重要应用.通过分解蝴蝶矩阵和条件逆全混洗(perfectshuffle)转置矩阵独立实现了基于Haar小波多尺度分析的完整的量子电路.其中蝴蝶矩阵的分解和矩阵I⊕W⊕I的电路实现是关键.提出了一种简单的方法来生成这种电路.通过结合Fijany和Williams的想法,条件转置矩阵的电路也可以用类似的方法实现.

关键词：量子计算量子算法量子电路 Haar小波变换多尺度分析

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产品配置的知识表示

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计算机科学 2005年第10期32卷 139-142页

作者：王涛李占山孙吉贵任键曹旭光长春工业大学计算机科学与工程学院长春130012 吉林大学计算机科学与技术学院长春130012 吉林大学符号计算与知识工程教育部重点实验室长春130012

为按照用户的需要定制售卖产品的公司提供支持的基于知识的配置系统,产品配置器是人工智能技术的一个重要应用。本文首先描述了配置问题及其相关概念,然后分析了某些配置知识表示的优缺点,在此基础上提出了产品配置知识的图形表示方法,... 详细信息

为按照用户的需要定制售卖产品的公司提供支持的基于知识的配置系统,产品配置器是人工智能技术的一个重要应用。本文首先描述了配置问题及其相关概念,然后分析了某些配置知识表示的优缺点,在此基础上提出了产品配置知识的图形表示方法,最后讨论了目前的一些热点研究问题。

关键词：大批量定制产品配置知识表示广义产品结构产品配置器知识表示人工智能技术配置系统基于知识配置问题图形表示定制

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RBF神经网络最优分割算法及其在股市预测中的应用

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模式识别与人工智能 2005年第3期18卷 374-379页

作者：孙延风梁艳春张文力吕英华吉林大学计算机科学与技术学院国家教育部符号计算与知识工程重点实验室长春130012 中国科学院计算技术研究所北京100080 东北师范大学计算机科学系长春30024

将最优分割算法(optimal partition algorithm,OPA)用于径向基函数神经网络参数的训练中.对OPA进行了适当的改进,在改进的OPA中增加了类的中心与宽度的确定方法,并将它们用于确定RBF网络的中心与宽度,提出了利用类的目标函数的差分对网... 详细信息

将最优分割算法(optimal partition algorithm,OPA)用于径向基函数神经网络参数的训练中.对OPA进行了适当的改进,在改进的OPA中增加了类的中心与宽度的确定方法,并将它们用于确定RBF网络的中心与宽度,提出了利用类的目标函数的差分对网络结构进行动态调整的方法,从而实现了隐节点数的自适应选择。用于股价预测的数值模拟结果验证了该方法的有效性。与传统算法进行比较的结果表明,在预测方面OPA具有较明显的优势,将OPA算法与正交最小二乘法相结合的OPA-OLS算法可以提高趋势预测的正确率。

关键词：最优分割算法有序样本 RBF神经网络股票价格预测

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以实验教学深化“数据结构”理论教学

以实验教学深化“数据结构”理论教学

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2005全国计算机程序设计类课程教学研讨会

作者：刘亚波刘大有高滢吉林大学计算机科学与技术学院符号计算与知识工程教育部重点实验室吉林大学计算机科学与技术学院符号计算与知识工程教育部重点实验室吉林大学计算机科学与技术学院符号计算与知识工程教育部重点实验室

“数据结构”课程是计算机程序设计的重要理论技术基础,针对“数据结构”教学中发现的学生缺乏学习兴趣、理论基础薄弱、解决实际问题能力差的情况进行了分析,强调在理论教学的基础上,实验教学是深化理论教学的关键,不仅要适时的针对各... 详细信息

“数据结构”课程是计算机程序设计的重要理论技术基础,针对“数据结构”教学中发现的学生缺乏学习兴趣、理论基础薄弱、解决实际问题能力差的情况进行了分析,强调在理论教学的基础上,实验教学是深化理论教学的关键,不仅要适时的针对各个章节的知识点合理安排一些简单的实验,还要设计难易程度适中的综合性实验,加深学生对理论知识的理解。

关键词：数据结构算法程序

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C++程序设计中与指针相关的若干问题

C++程序设计中与指针相关的若干问题

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2005全国计算机程序设计类课程教学研讨会

作者：高滢刘大有刘亚波吉林大学计算机科学与技术学院符号计算与知识工程教育部重点实验室吉林大学计算机科学与技术学院符号计算与知识工程教育部重点实验室吉林大学计算机科学与技术学院符号计算与知识工程教育部重点实验室

针对C++程序设计中与指针相关的若干问题进行了分析,并结合实例给出了解决方案。

关键词：构造函数析构函数复制构造函数赋值运算符重载函数虚函数

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从C语言上机实验课中的几个问题谈起

从C语言上机实验课中的几个问题谈起

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2005全国计算机程序设计类课程教学研讨会

作者：冯莎莎张永刚孙吉贵吉林大学计算机科学与技术学院符号计算与知识工程教育部重点实验室吉林大学计算机科学与技术学院符号计算与知识工程教育部重点实验室吉林大学计算机科学与技术学院符号计算与知识工程教育部重点实验室

列举了C语言上机实验课中的4个常见问题,并给出相应的解决方法和建议,即强调“自顶向下,逐步求精”的程序设计方法;重视上机前的准备工作和鼓励学生通过试错的方式学习语言。

关键词：程序设计方法问题分析图表试错

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归纳逻辑程序设计综述

归纳逻辑程序设计综述

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2005全国计算机程序设计类课程教学研讨会

作者：赵丽丽孙吉贵吉林大学计算机科学与技术学院符号计算与知识工程教育部重点实验室吉林大学计算机科学与技术学院符号计算与知识工程教育部重点实验室

归纳逻辑程序设计是逻辑程序设计和机器学习的一个交叉研究领域。先概述了归纳逻辑程序设计的历史及发展现状;对归纳逻辑程序设计学习器进行了分类和形式化定义,并给出了学习器的质量标准;按划分的类型分别讨论了归纳逻辑程序设计学习... 详细信息

归纳逻辑程序设计是逻辑程序设计和机器学习的一个交叉研究领域。先概述了归纳逻辑程序设计的历史及发展现状;对归纳逻辑程序设计学习器进行了分类和形式化定义,并给出了学习器的质量标准;按划分的类型分别讨论了归纳逻辑程序设计学习器的主要求解算法;进一步指出了归纳逻辑程序设计未来的发展前景。提出了归纳逻辑程序设计领域需要深入研究的若干问题。

关键词：归纳逻辑程序设计逻辑程序设计机器学习

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动态系统基于模型诊断的研究进展与展望

动态系统基于模型诊断的研究进展与展望

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第七届青年学术会议

作者：赵相福欧阳丹彤吉林大学计算机科学与技术学院符号计算与知识工程教育部重点实验室吉林大学计算机科学与技术学院符号计算与知识工程教育部重点实验室

基于模型诊断是为了克服传统故障诊断方法的缺点而兴起的一项新型的智能推理技术。其应用也越来越广泛。介绍了动态系统基于模型诊断的诊断过程,综述了建模诊断方法、时序基于模型诊断方法。通过与静态诊断的比较,指出动态系统基于模型... 详细信息

基于模型诊断是为了克服传统故障诊断方法的缺点而兴起的一项新型的智能推理技术。其应用也越来越广泛。介绍了动态系统基于模型诊断的诊断过程,综述了建模诊断方法、时序基于模型诊断方法。通过与静态诊断的比较,指出动态系统基于模型诊断的各种定义及其研究意义,并指出有待解决的问题。

关键词：基于模型的诊断动态系统时序诊断

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粮食调拨决策支持系统的设计与实现

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吉林大学学报（信息科学版） 2005年第1期23卷 81-85页

作者：孙吉贵白洪涛于海鸿李泽海吉林大学计算机科学与技术学院符号计算与知识工程教育部重点实验室长春130012

为满足粮食调拨的时间及降低调拨成本的要求,设计并实现了一个粮食调拨决策支持系统。该系统通过粮食调拨计划汇总、分配方案制定和粮食运输方案制定等物流过程,给出粮食分配和运输的优化解决方案,最大限度地提供系统的灵活性和可用性,... 详细信息

为满足粮食调拨的时间及降低调拨成本的要求,设计并实现了一个粮食调拨决策支持系统。该系统通过粮食调拨计划汇总、分配方案制定和粮食运输方案制定等物流过程,给出粮食分配和运输的优化解决方案,最大限度地提供系统的灵活性和可用性,为制定粮食调拨运输方案提供快捷有效的决策支持,同时提供了决策者人工干预的接口。在对比了CS(Cost Scaling),RELAX,RNET,NETFLOW算法实际效率的前提下,选择实现了高效的CS算法。该系统作为粮食行业决策支持系统的子系统已得到实际应用。

关键词：调拨决策支持最小费用流优化

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统计关系学习综述

统计关系学习综述

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第十一届中国人工智能学术年会

作者：刘大有齐红孙舒杨孙成敏高滢刘杰吉林大学计算机科学与技术学院 130012 吉林大学符号计算与知识工程教育部重点实验室

统计关系学习是人工智能领域的一个新研究热点,它集关系、逻辑表示,似然推理机制,机器学习、数据挖掘于一体,用于获取复杂数据(数据间具有多种关系)的似然模型.首先,本文阐述了统计关系学习研究的重要意义:其次,本文根据所用的概率表示... 详细信息

统计关系学习是人工智能领域的一个新研究热点,它集关系、逻辑表示,似然推理机制,机器学习、数据挖掘于一体,用于获取复杂数据(数据间具有多种关系)的似然模型.首先,本文阐述了统计关系学习研究的重要意义:其次,本文根据所用的概率表示和推理机制不同,将统计关系学习方法分为基于贝叶斯网、(隐)马尔可夫模型、随机文法和马尔可夫网等四类,并对每类方法所用的概率逻辑(关系)模型、参数估计和结构学习算法,以及相关的研究现状进行了详细介绍;最后,本文指出了统计关系学习的应用领域和未来研究的重点问题.

关键词：统计关系学习似然逻辑学习关系数据挖掘关系学习人工智能似然推理机制机器学习

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