摘要：沃森选择任务是1966年由英国心理学家彼得·沃森设计的一个推理实验,该实验表明人们的实际推理可能并不完全遵守逻辑规则,针对这一问题,引起了国内外学者的广泛关注。基于卡尼曼的认知理论对这一实验重新分析会发现,在微观上可以用易得性启发理论与双系统理论来更好地解释任务中相关的现象;在宏观上可以回答出关于实验任务背后,逻辑与理性的部分问题,即不能由个体在任务中表现出的非逻辑而上升到人就是非理性的结论。

摘要：结合进化增强学习与分布式策略方法,利用神经网络和遗传算法设计了agent评估-决策模型.该模型使a-gent能进行有目的的移动并在行为过程中得到学习,加强了收敛效果.仿真实验表明,该模型有助于agent对外界环境的学习与行为决策.

摘要：对于任意给定的人脸图像,提出了一个推演任意年龄段人脸图像的个性化模拟方法.利用人脸左右对称的特点设计了一个光照补偿算法;通过几何预处理和灰度预处理,建立归一化的人脸数据库和人脸轮廓库;给定的输入图像经过预处理、特征提取、轮廓变换和纹理合成4个步骤之后得到模拟图像.该方法实现了对任一年龄段、不同生活状况不同胖瘦情况下目标人脸的定制.实验结果表明,该方法对于正面人像有较好的模拟效果.

摘要：分析了现有ART2网络存在的问题,提出了一种改进的ART2算法。该算法首先利用样本数据自身来初始化权值,然后按照同一类中的数据点到其聚类中心的距离之和越小(即类内偏差越小),聚类效果越好的原则来设计特征表示场和类别表示场之间的权值修正公式,最后通过比较输入样本和聚类中心的模来有效地利用模式的幅度信息。分析证明了该算法不仅能有效解决模式漂移问题、充分利用幅度信息,而且能提高聚类速度。

摘要：针对模糊C-均值聚类算法易陷入局部最优和算法收敛速度慢等问题,提出了一种新的基于混合粒子群优化的模糊C-均值聚类算法。新算法在基本粒子群优化的模糊C-均值聚类算法的基础上结合了遗传算法的交叉、变异算子及混沌优化算法,并引入逃逸算子。仿真结果表明,该算法有效地避免了通常聚类方法易出现的早熟现象,同时也具有较快的收敛速度和较高的准确度。

摘要：排课问题是典型的组合优化和不确定性调度问题,并且是NP完全问题。将遗传算法应用于求解课表问题,并将一天分为十二节课,对排课问题中的课时分配及时间安排进行了灵活分配以适应大学上课的需要。在进行课表初始化、课程安排和冲突处理时采用了时间片重叠法,即在每次安排课程时,根据班级课程表,授课教师时间表以及教师意愿表找出其中符合课时需要的重叠有空的时间单元安排课程,如果没有找到符合条件的时间单元,则优先选择教师有空的时间单元安排课程。实验表明,这种方法有较好的效果。

摘要：由专家经验和输入输出样本数据得到的模糊规则常常是不完备的,规则不完备的模糊系统因为缺少一些规则,对于某些可能的输入值产生的输出会很不合理。文章提出了用插值法在必要时在线生成新规则,并设计了一个模糊系统来插值填充规则库空格。实验结果表明,这种方法大大增强了规则不完备的模糊系统在整个输入域上输出的连续性和稳定性。

摘要：在现有的多模块一对多联想记忆模型中,由于所处理的记忆模式集合本身的特点以及记忆模式之间的关联被忽视,使得构造出来的模型结构复杂,难以实际应用。针对这一不足,提出一种基于模式关联的实现方法。以该方法构造出的多模块一对多联想记忆模型结构简单,易于硬件实现,使得多模块一对多联想记忆模型具有了实际应用的可能。

摘要：最大频繁项目集挖掘是数据挖掘领域最重要的基本问题之一,在分析已有算法的基础上提出了FP-MMFI算法,它是对FP-growth算法在最大频繁项目集挖掘上的扩展。提出了频繁路径的概念,用它可以有效地对FP-tree进行压缩和缩小搜索空间,同时使用投影的方法对超集检测进行了优化,减少了项目匹配的次数。最后实验结果表明,该算法在性能上优于已有的同类算法。

摘要：目前电脑更新换代快,双核的主机已经普及,这样带来的是主机功耗上升,升温变快,如果不能及时的对温度控制,就会对机箱的元件有损坏,从而缩短其寿命,这样散热问题成了重中之重.为此本文设计一种基于模糊控制的机箱散热器,它根据机箱内温度的变化实时进行控制以达到降温保护元件的目的。