汉字笔顺识别的算法与实现

提出了一种点阵汉字的笔顺字模的描述方法以及基于这种描述方法的汉字笔顺识别的算法和实现。     

程度与精度的逻辑差粗糙集模型

基于程度与精度的逻辑差需求,提出了程度与精度的逻辑差粗糙集模型,并定义了粗糙集区域概念。通过变精度近似与程度近似的转化公式,得到了粗糙集区域的基本结构,提出了计算粗糙集区域的常规算法和结构算法,进行了算法分析与比较,探索并得到了模型在决策表中的应用方向。通过该模型拓展了程度粗糙集模型和经典粗糙集模型。     

LSA和MD5算法在垃圾邮件过滤系统的应用研究

随着对垃圾邮件问题的普遍关注,针对目前邮件过滤方法中存在着的语义缺失现象和处理群发型垃圾邮件低效问题,提出一种基于潜在语义分析(LSA)和信息-摘要算法5(MD5)的垃圾邮件过滤模型。利用潜在语义分析标注垃圾邮件中潜在特征词,从而在过滤技术中引入语义分析;利用MD5在LSA分析基础上,对群发型垃圾邮件生成"邮件指纹",解决过滤技术在处理群发型垃圾邮件中低效的问题。结合该模型设计了一个垃圾邮件过滤系统。采用自选数据集对文中设计的系统进行测试评估,经与Nave Bayes算法过滤器进行比较,证明该方法在垃圾邮件过滤上优于Nave Bayes方法,实验结果达到了预期的效果,验证了该方法的可行性、优越性。     

基于遗传算法的高校排课系统设计

分析了排课的数学模型，根据遗传算法本身特点设计了一种数据结构基因编码，及几个涉及到的优化目标评价函数，提出了利用遗传算法解决排课问题的方法，并通过试验验证了该方法的有效性、可靠性。     

嵌入网络舆情指数的中国金融机构系统性风险传染效应研究

首先基于文本挖掘技术构建反映投资者情绪的网络舆情指数,然后将所构建的网络舆情指数嵌入到系统性风险传染效应度量模型,得到修正的单指标非对称CoVaR模型,并运用线性分位数LASSO算法与局部多项式估计方法进行参数估计,以此为基础构建金融有向网络,进而对中国金融机构系统性风险传染效应进行实证分析。实证研究表明：(1)以单指标非对称CoVaR为代表的金融机构风险指标与网络舆情的协同变化趋势明显;(2)证券类和银行类金融机构对外部风险非常敏感,极易受到其他金融机构的影响,也极易影响其他金融机构;(3)非银行类机构在风险积累阶段占据重要位置,银行在风险爆发时刻占据重要位置;(4)相对于非银行类金融机构,银行类机构具有较强的传染能力。     

预测缅甸政治与军事冲突对中国带来综合风险的模型建构研究

缅甸政治与军事冲突所带来的潜在风险,极有可能对我国多方面造成深远而巨大的影响。缅甸危机蕴藏着政治、经济、文化、军事以及人口等各类不确定因素,同时又受到难以确定的各类内外环境影响,对其危机的风险预测及研判充满困难。因此,要在不确定性的信息条件下去识别、预测和评价缅甸危机对我国带来的风险,须经过一系列审慎的科学评估。本文基于人工智能思想,充分运用数据挖掘技术,采用XGBoost与马尔科夫链等算法,力求超越经典范式的因果推断、相关性分析、机制解释以及依赖回归模型的传统量化预测手段,为缅甸危机可能带给我国的影响构建了一种可供科学预测和评估的工具,也做出了平衡经验研究与人工智能的学术尝试。     

关于无向二部图最大匹配集矩阵算法的研究

提出一种采用矩阵理论求无向二部图最大匹配集的新算法 ,能够求出多个最大匹配集 ,对于完全二部图情况 ,该算法还能求出并计算可能存在的最大匹配集的总数 .     

人工智能产品算法设计者的犯罪过失判断——以危惧感说的核心观点为立场

判断人工智能产品算法设计者的过失时,修正的旧过失论对导致危害结果发生的因果历程设置了具体预见可能性标准,这一标准与算法的黑箱属性以相关性而不是因果关系为基础的决策过程存在冲突。同时,此立场只重视结果忽视行为的逻辑会打击算法设计者的积极性,阻碍算法进步。新过失论虽然以结果避免义务作为犯罪过失的核心,但是其对结果预见可能性的标准缺乏具体设计,在判断预见可能性时往往束手无策。因此,两种立场都不是判断人工智能产品算法设计者犯罪过失的合理方案。相比之下,虽然危惧感说(超新过失论)认为结果预见可能性只需达到危惧感的观点受到了主流观点的批评,但这种批评值得商榷:其一,只看到了这种立场对结果预见可能性的低程度要求,却没有看到这种要求背后的核心观点对于判断犯罪过失的合理性;其二,将危惧感说提出者本人对个别案件的过失判断等同于危惧感说的全部,略显片面。与修正的旧过失论和新过失论相比,危惧感说的核心观点是:结果预见可能性与结果避免义务存在相互关联性,这是判断人工智能产品算法设计者犯罪过失的合理方案。以危惧感说的核心观点为思路,犯罪过失包括客观的结果预见可能性、客观的结果预见义务和客观的结果避免义务。人工智能产品算法设计者客观的结果预见可能性的标准是:一旦遭遇包含异常因素的特殊情况,算法有可能做出不利决策,进而引发消极后果。算法设计者客观的结果预见义务的内容是:其一,应当预见到其设计的算法不仅会被用于没有异常因素出现的正常情况,而且可能被用于伴随异常因素出现的特殊情况;其二,一旦其设计的算法面临特殊情况,该系统可能会做出不利决策。算法设计者客观的结果避免义务的内容是:应当避免在设计算法时植入为社会公众普遍反对或不赞同的价值理念;在设计时检验"投喂"给算法系统的数据质量,最大程度防止缺陷数据进入算法机器学习训练的"垃圾进"风险;及时告知产品生产者算法可能面对的异常情况。     

有时间窗车辆路径问题的模型及其改进模拟退火算法研究

论文在对有时间窗车辆路径问题进行描述的基础上,建立了该问题的基于直观描述的数学模型.论文还根据有时间窗车辆路径问题的特点构造了求解该问题的改进模拟退火算法,并进行了实验计算.计算结果表明,用本文设计的改进模拟退火算法求解有时间窗车辆路径问题,不仅可以取得很好的计算结果,而且算法的计算效率较高,收敛速度较快,计算结果也较稳定.     

基于群体决策的水资源可持续利用评价的理想区间法

水资源可持续利用评价是可持续发展研究的核心技术,其实质是建立各评价指标与可持续利用等级之间的非线性关系,其中如何合理确定各评价指标的权重是目前研究的难点.提出了用加速遗传算法优化识别判断矩阵群体的Hadamard凸组合矩阵所对应的各评价指标的权重、并改进理想区间法的系统评价新方法(GD-IIM).GD-IIM直接由评价标准样本数据驱动,利用全部隶属度值信息计算可持续利用评价等级值,避免了应用最大隶属度原则进行判断所可能造成的失真,提高了评价精度.用GD-IIM评价黑龙江省14个区域水资源可持续利用的结果说明,GD-IIM直观简便、通用、精度高,可在实际系统评价中推广应用.