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基于生态学的复杂系统稳定性逻辑分析模型

计算机科学 2006年第7期33卷 213-216页

作者：冯乃勤邱玉辉张应山詹从赞郑忠国西南大学计算机与信息科学学院华东师范大学概率统计系上海200062 北京大学数学学院概率统计系北京100871

复杂系统的稳定性是众多学科所关注的问题。根据生态平衡的理论,从人工智能、自然智能、智能逻辑和数学的角度,给出了一个基于生态学的复杂系统稳定性逻辑分析模型,并进行了严格的推理论证,从而为分析和解决复杂系统的稳定性问题提供了... 详细信息

复杂系统的稳定性是众多学科所关注的问题。根据生态平衡的理论,从人工智能、自然智能、智能逻辑和数学的角度,给出了一个基于生态学的复杂系统稳定性逻辑分析模型,并进行了严格的推理论证,从而为分析和解决复杂系统的稳定性问题提供了一个有力的工具,也为复杂系统理论增添了新的内容。

关键词：复杂系统稳定性生态平衡食物链相邻相间

基于粗糙集理论和SOFM神经网络的聚类方法

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计算机应用与软件 2009年第8期26卷 228-230页

作者：刘慧冯乃勤南书坡王伟河南师范大学计算机与信息技术学院河南新乡453007

粗糙集理论和自组织特征映射SOFM(Self-Organizing-Feature-Map)神经网络在聚类分析中有各自的优势和劣势,结合SOFM神经网络和粗糙集理论提出一种算法。该算法利用粗糙集理论的属性约简去掉样本的冗余属性,并将处理过的数据作为SOFM神... 详细信息

粗糙集理论和自组织特征映射SOFM(Self-Organizing-Feature-Map)神经网络在聚类分析中有各自的优势和劣势,结合SOFM神经网络和粗糙集理论提出一种算法。该算法利用粗糙集理论的属性约简去掉样本的冗余属性,并将处理过的数据作为SOFM神经网络的训练样本,从而减小了SOFM网络的规模,因此提高了样本的聚类效率。

关键词：粗糙集神经网络约简冗余属性

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OPEN表和CLOSED表的合一

计算机工程与应用 2003年第16期39卷 100-101,125页

作者：冯乃勤王岁花郑延斌冯国燚河南师范大学计算机科学系新乡453002 湘潭大学湘潭411200

在人工智能传统的搜索方法中,一直是将OPEN表和CLOSED表分开的。这不仅增加了搜索算法的复杂性,久而久之,也许禁锢了人们的思想。文章试图改变这种状况,提出了一种与众不同的新思路,巧妙地将OPEN表和CLOSED表合二为一,减少了一些工作量... 详细信息

在人工智能传统的搜索方法中,一直是将OPEN表和CLOSED表分开的。这不仅增加了搜索算法的复杂性,久而久之,也许禁锢了人们的思想。文章试图改变这种状况,提出了一种与众不同的新思路,巧妙地将OPEN表和CLOSED表合二为一,减少了一些工作量,在一定程度上降低了算法的复杂性。

关键词：搜索 0PEN表 CLOSED表算法复杂性

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基于概率的MAM记忆性能模型

计算机工程与设计 2011年第2期32卷 676-680,684页

作者：冯乃勤敖连辉李素娟赵永进董亚杰河南师范大学计算机与信息技术学院河南新乡453007

针对即使输入模式无噪声,形态学联想记忆在用于异联想时仍不能保证完全回忆的问题,借助概率学知识,提出一个概率模型来刻画形态学联想记忆网络的记忆性能。该概率模型能从整体上正确地反映网络的输入端维数、输出端维数以及模式对的数... 详细信息

针对即使输入模式无噪声,形态学联想记忆在用于异联想时仍不能保证完全回忆的问题,借助概率学知识,提出一个概率模型来刻画形态学联想记忆网络的记忆性能。该概率模型能从整体上正确地反映网络的输入端维数、输出端维数以及模式对的数目对形态学联想记忆的记忆性能的影响趋势,对进一步研究与改进形态学联想记忆,有一定的指导意义。

关键词：形态学联想记忆记忆性能概率模型异联想图像的联想识别

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超文本智能计算机辅助教学综合研究

计算机工程与应用 2003年第15期39卷 128-130,166页

作者：冯乃勤王岁花冯国申向东河南师范大学计算机科学系新乡453002 湘潭大学湘潭411200 河南科技情报研究所郑州450000

文中回顾了计算机辅助教学(CAI)的发展历程,认为超文本智能计算机辅助教学(HICAI)是目前CAI的最高形式,当前正处于形成和发展期,实时总结是必要的。该文在研究和实践的基础上,对HICAI进行了全面和系统的总结,主要阐述了HICAI的概念和定... 详细信息

文中回顾了计算机辅助教学(CAI)的发展历程,认为超文本智能计算机辅助教学(HICAI)是目前CAI的最高形式,当前正处于形成和发展期,实时总结是必要的。该文在研究和实践的基础上,对HICAI进行了全面和系统的总结,主要阐述了HICAI的概念和定义,系统体系结构,教师和学生模型,人机界面设计以及系统实现的有关问题。

关键词： CAI ICAI MCAI HICAI 超文本智能

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基于竞争型网络的连续属性离散化方法

计算机应用与软件 2010年第6期27卷 223-225页

作者：冯乃勤南书坡史进玲王伟李素娟河南师范大学计算机与信息技术学院河南新乡453007

连续属性的离散化是粗糙集理论的主要问题之一。针对粗糙集理论只能处理离散数据的局限性,提出基于属性决策表和竞争型网络的连续属性离散化方法。首先使用条件属性与决策属性之间的决策关系来度量条件属性的重要性,并据此对条件属性按... 详细信息

连续属性的离散化是粗糙集理论的主要问题之一。针对粗糙集理论只能处理离散数据的局限性,提出基于属性决策表和竞争型网络的连续属性离散化方法。首先使用条件属性与决策属性之间的决策关系来度量条件属性的重要性,并据此对条件属性按照重要性由小到大排序,然后利用竞争型网络分类功能找到连续属性的断点,从而实现了对连续属性的离散化。算法分析和实验证明算法是切实可行的。

关键词：离散化断点竞争型网络