基于不同粒度语言判断矩阵的群体一致性分析方法

针对群决策中基于不同粒度语言判断矩阵形式偏好信息的群体一致性问题,提出了一种分析方法。首先,给出有关不同粒度语言判断矩阵和二元语义等若干定义,通过转换函数将不同粒度语言判断矩阵一致化为由二元语义表示的判断矩阵;然后,通过定义专家与群偏好的偏差矩阵以及各专家的总体偏差指标,给出了专家群体一致性的判别方法及专家群体判断不一致的调整方法;最后,通过一个算例说明了该方法的有效性。     

量词模态逻辑的代数语义学（Ⅲ）──关于不含Barcan公式的正规模态系统的情形

本文首先讨论嵌套论域语义的相应代数语义并由Ｈｕｇｈｅｓ和Ｃｒｅｓｓｗｅｌｌ在［５］中建立的关于具有嵌套论域的正规量词模态系统的关系语义完全性定理推出其相应的代数语义完全性定理：然后对于具有任意可变论域语义的正规系统，我们用Ｈｅｎｋｉｎ方法给出其关于狭义Ｋｒｉｐｋｅ语义的关系语义完全性定理，由此通过将关系语义转化为代数语义从而亦推得其代数语义完全性定理。     

用近红外光学漫射成象方法观测语义编码在前额叶的响应

本文采用近红外光学漫射成象技术成功观测了左右前额区在知觉与语义编码中的活动。 发现大脑在完成上述两任务时,左前额的活动显着地强于右前额,语义加工引起的活动显着地强于知觉加工。 对于每一侧而言,与浅加工相比,深加工时的活动主要集中在下前额叶。上述结果进一步证实了左前额叶在语义加工中的作用。     

引入领域本体的代码语义标注方法

每个程序元素都在一定程度上刻画了特定领域的高层概念。通过将程序与特定领域本体所表述的知识进行映射,可以将本体概念附加到相应的代码片段上,从而丰富代码的语义信息,为软件维护中的程序理解和逆向工程等活动提供支持。提出了一种基于领域本体的代码语义标注方法,并基于一个开源软件项目对方法的有效性进行了初步的评价。     

融合语义网的故障检索系统设计与构建

针对雷达故障数据和经验性技术支持文档的信息提取,提出了一种融合语义网技术的故障检索系统的设计与实现方法;该系统采用故障树组织结构化的历史故障数据,将故障树转化为二元决策图从而获取顶层故障事件的最小割集,而后通过语义匹配获取精确的故障原因信息;同时,借助开源搜索引擎Lucene检索技术文档库,获得与用户检索条目相关的支持文档;其中,为了提升中文分词和文本匹配的精确性,该系统还利用本体语言构建了专业词汇语义网,考量了词语之间的语义相关度;该系统已应用于某型机载有源相控阵雷达电源单元的故障检索,取得了很好的技术辅助效果。     

基于深度学习的电商商品购买意图识别模型

识别用户的购买意图是提升电子商务购买率(PR)的重要方法之一。针对用户购买意图不明确的现象,提出一种新模型。该模型将训练后的Word2Vec(WV)词向量馈入卷积神经网络(CNN),通过深层语义模型(DSSM)进一步提取文本特征。在Keras框架下结合美国建材电商网站家得宝的真实搜索数据进行实证分析。结果表明,在五分类问题中,新模型在测试数据集上的F1-score达80.6%。新模型使用了Word2Vec与CNN提取文本特征,并应用DSSM模型进一步提取了用户检索与商品描述文档在高维空间中的特征表示,最大化利用了用户检索与正确商品描述之间的语义相似度,同时避免了特征提取时主观因素的干扰,提高了商品购买意图的识别效果。     

基于改进证据理论的绩效综合评价模型及其应用

针对复杂管理系统要素种类多样、主客观信息并存、难以定量评价的问题,提出了一种改进证据理论的绩效综合评价模型。该模型提出了基于云模型-二元语义的基本概率分配生成与表示方法,设计了一种基于Tanimoto测度的证据相似度测量公式来确定各证据冲突程度,然后根据证据权值修正证据源,最后采用改进的证据合成公式进行融合。实际算例表明,该综合评价模型在处理多属性、多层次的复杂系统评价问题上更具有效性和实用性。     

信任本体的形式化语义研究

针对现有的信任模型缺少信任相关概念属性在数理上的定义以及严格可靠的信任语义推理和统一的形式化抽象模型的问题,本文提出形式化动态信任本体的概念,结合本体在语义层次的形式化描述方法,对实体信任、行为信任和区域信任进行本体化,并对三种信任本体进行形式化语义演绎和推理.给出了信任相关属性的形式化理论分析,并通过典型的激发场景实例,有效地验证了信任本体化理论.     

一种用于信息聚集的抽象Web挖掘模型

Web挖掘是指从Web数据资源中自动发现和提取信息,尽管标准的数据挖掘方法可能适用于Web挖掘,但对于大多数基于Web的信息处理过程有必要设计特定的算法.提出了一个用于提取隐藏在数据资源中的信息的抽象Web挖掘模型.     

L—Fuzzy命题逻辑系统的语构分层方案

建立一种L－Fuzzy命题逻辑的语构分层构造,引进诸如λ－信息,λ－公理系,λ－语构,λ－证明,λ－定理,λ－语构结论,λ－语构闭包,λ－紧性,,上L－Fuzzy语构闭包,下Fuzzy语构闭包,λ－语构分层和谐,语构分层和谐,强语构分层和谐等新的观念和方法,从而L－Fuzzy命题逻辑语构和语义分层次的程度化的和谐性度量提供了一种方案。