国家高技术研究发展计划(2007AA01Z325) 作品数:16 被引量:166 H指数:7 相关作者: 曹存根 眭跃飞 江峰 刘伟 王涌天 更多>> 相关机构: 中国科学院 北京理工大学 青岛科技大学 更多>> 发文基金: 国家自然科学基金 国家高技术研究发展计划 长江学者和创新团队发展计划 更多>> 相关领域: 自动化与计算机技术 电子电信 理学 文化科学 更多>>
不同逻辑间翻译的逻辑性质 被引量:4 2009年 如果考虑逻辑间模型的翻译并且一个逻辑的模型类被翻译为另一个逻辑的模型类的真子类,那么可靠的(the soundness)和完备的(the completeness)翻译可以将不可满足的公式翻译为可满足的公式.针对上述问题,该文提出了语义忠实(the faithfulness)和语义满(the fullness)两条逻辑性质来确保可满足的公式翻译为可满足的公式,不可满足公式翻译为不可满足公式.该文例证了二阶逻辑在标准语义下到一阶逻辑的翻译是语义忠实的但不是语义满的,在Henkin语义下是语义忠实的和语义满的. 申宇铭 马越 曹存根 眭跃飞 王驹关键词:翻译 一阶逻辑 谓词模态逻辑中变量的严格指派问题 被引量:1 2009年 目前,命题模态逻辑已成为人工智能以及计算机科学等其他领域的有效工具,但谓词模态逻辑却不是。关于谓词模态逻辑还存在着很多的争议和问题。表面上看,在命题模态逻辑中添加相应的量词而得到谓词模态逻辑似乎是一件很简单的事情,但是这些新添加的量词却带来了许多的问题和麻烦,例如,变量的严格指派问题、不变论域与可变论域问题、跨界相等问题等。主要研究谓词模态逻辑中变量的严格指派问题。首先,介绍什么是变量的严格指派问题;其次,讨论对于该问题现有的解决办法及所存在的不足;最后,分析造成该问题的深层次原因,并简要介绍该问题的解决办法。 江峰关键词:本体 基于Agent联盟的协作学习系统研究 被引量:3 2009年 为了在协作学习系统中实现学习者Agent之间的有效合作,通过引入一种新的合作机制——同学关系网模型(School mate Relation Web Model),来构建学习系统中学习者Agent之间的同学联盟,并且基于学习者Agent之间的同学联盟来实现多个学习者Agent之间的协作学习。在每个同学联盟中,任意两个Agent之间都具有同学关系,并且联盟中的所有Agent相互协作,共同完成学习任务。另外,联盟中的学习者Agent之间的通信不是直接进行的,而是通过一个黑板来进行,这可以显著地提高Agent之间的通信效率。由于同学关系网模型可以避免Agent联盟形成的盲目性,并且可以提高学习者Agent之间的交互效率,从而使得我们基于Agent同学联盟的协作学习系统可以实现学习者Agent之间的有效合作,弥补了现有协作学习系统的不足。 江峰 王程华 刘国柱关键词:多AGENT系统 远程教育 AGENT联盟 利用补偿矩阵的可变焦摄像机跟踪算法 被引量:4 2011年 变焦镜头的标定和跟踪技术已广泛应用于虚拟演播室,体育视频转播等领域。由于在长焦范围,普遍采用的针孔模型已不再适用,导致长焦镜头的标定和跟踪难以达到较高的精度。从分析变焦镜头内部结构出发,对变焦时透镜组之间的相互运动与摄像机外参之间的关系进行详细研究,提出用补偿矩阵来补偿变焦过程中产生的摄像机外参的偏移。该方法在不改变原有摄像机标定方法的基础上,解决了变焦镜头跟踪问题。实验表明:利用补偿矩阵的方法,当镜头焦距达到80 mm时,仍然能够将像素误差控制在3,有效地提高了跟踪精度。 刘伟 王涌天 陈靖 郭俊伟关键词:摄像机标定 虚拟演播室 基于区域分割随机树的特征识别匹配算法 本文提出一种基于区域分割的随机树分类算法。随机树分类算法是一种有监督学习的模式识别分类算法,可有效地应用于增强现实系统中的特征识别与匹配。为克服现有随机树算法中特征点选择的随意性,使其更具自适应性,本文提出利用区域分割算... 林精敦 王涌天 陈靖 刘越 郭俊伟 刘伟 薛康文献传递 概念空间中上下位关系的意义识别研究 被引量:16 2009年 针对上下位关系在分类层级结构建立阶段遇到的多义性问题,给出一种概念空间中上下位关系意义识别的方法.单个概念的意义识别问题被转换为概念空间中上下位关系的意义识别.首先利用并列语境解决语境稀疏问题,获取上下位关系意义的语境.然后利用《同义词词林》对每个语境进行词义修正,以三种特征计算特征词权重,构建"关系-词"的高维向量空间,然后通过潜在语义分析降维,获取上下位关系意义的潜在语义,最后组平均聚类后得到关系的意义划分.在实验中,给出了聚类阈值自动调整函数,分析了词林和潜在语义分析的作用,实验结果证实了方法的有效性. 刘磊 曹存根 张春霞 田国刚关键词:知识获取 上下位关系 潜在语义分析 WNCT:一种WordNet概念自动翻译方法 被引量:7 2009年 WordNet是在自然语言处理领域有重要作用的英语词汇知识库,该文提出了一种将WordNet中词汇概念自动翻译为中文的方法。首先,利用电子词典和术语翻译工具将英语词汇在义项的粒度上翻译为中文;其次,将特定概念中词汇的正确义项选择看作分类问题,归纳出基于翻译唯一性、概念内和概念间翻译交集、中文短语结构规则,以及基于PMI的翻译相关性共12个特征,训练分类模型实现正确义项的选择。实验结果表明,该方法对WordNet 3.0中概念翻译的覆盖率为85.21%,准确率为81.37%。 王石 曹存根关键词:人工智能 机器翻译 词汇翻译 中文信息处理 基于增强现实技术的圆明园景观数字重现 被引量:41 2010年 提出基于关键帧匹配的增强现实跟踪注册算法,实现圆明园大水法遗址的数字重现。并采用随机树的方法将特征点的匹配问题转化为特征模式分类问题,解决图像间的宽基线特征匹配。基于该算法构建出基于视频透视式头盔显示器的移动增强现实系统。实验验证表明,该方法具有实时、鲁棒,适用于户外跟踪注册。 陈靖 王涌天 林精敦 郭俊伟 刘伟 丁刚毅基于边界和距离的离群点检测 被引量:26 2010年 近年来,离群点检测已经引起人们的广泛关注.离群点检测在网络入侵检测、信用卡欺诈、电子商务犯罪、医疗诊断以及反恐等诸多领域都具有十分重要的作用.离群点检测的目的是为了发现数据集中的一小部分对象,与数据集中其余的大部分对象相比,这一小部分对象有着特殊的行为或者具有反常的属性.针对现有的离群点检测方法不能有效处理不确定与不完整数据的问题,本文将粗糙集中边界的概念与Knorr等所提出的基于距离的离群点检测方法结合在一起,在粗糙集的框架中提出一种新的离群点定义与检测方法.针对于该方法,我们设计出相应的离群点检测算法BDOD,并且通过在临床诊断数据集上所进行的实验,验证了算法BDOD的有效性.实验结果表明本文的方法为处理离群点检测中的不确定与不完整数据问题提供了一条新的途径. 江峰 杜军威 眭跃飞 曹存根关键词:数据挖掘 离群点检测 粗糙集 基于元性质的数量型属性值自动提取系统的实现 被引量:4 2010年 实体属性值抽取是信息抽取的重要组成部分.针对数量型属性类型多样以及取值易变的问题,设计实现了一种基于元性质的数量型属性值自动抽取系统.对系统的结构、功能框架以及相关核心技术,包括提取文本的选择、候选值的提取及评估、结果的自动验证等进行了详细讨论.通过对百度百科的五大类9个子类实体数量型属性值的抽取,平均准确率和召回率分别达到71%和89%,高于基于简单搜索的方法和传统的基于词汇-句模的方法.该方法适用于开放领域的数量型属性值获取,易于获取单值属性的精确取值. 卢汉 曹存根 王石关键词:锚文本 层次分析