研究介绍


智能计算:
    智能计算就是借用生物界规律的启迪,根据其原理,模仿设计求解问题的算法。目前,这方面的内容很多,如:人工神经网络技术、 遗传算法、进化规则、模拟退火技术和群集智能技术等。
    主要研究成果有:
    1、根据群体智能的进化的观点,我们提出:随机(连接)神经网络的群体智能模型。
    2、利用神经元的几何意义, 将学习问题化为覆盖问题, 给出构造性的机器学习方法--覆盖算法,是对统计学习方法的一个重要贡献。
    3、针对SVM理论中存在的不足,我们将构造性方法应用于SVM理论的研究,得出如下主要结论:
        1)证明规划算法与SVM算法的等价性
        2)给出求解最大边缘解的多项式算法和几何算法
        3)给出核函数存在性的证明
        4)给出求解核函数的(多项式)的算法
        5)研究支持向量认配核函数的关系,证明:样本集中的任何非空子集D,均存在一核函数,其支持向量集恰等于D。
        6)给出构造性的核函数算法
    4.将覆盖方法推广到核覆盖方法,引进有限概率混合模型,对算法进行了全局优化,提高了算法的精度和能力。

商空间理论:
    人工智能的核心问题是建立智能形式化模型,针对人类智能的特点,提出商空间粒计算理论。给出模糊集构造性定义, 在一定意义下解决了人们对隶属度函数主观性的非议,发现模糊关系的本质是序的关系。用商空间的商属性逼近原空间的属性, 发现商逼近与多分辨率第二代小波是等同的。商空间理论是当前国际粒计算理论之一(加拿大著名教授Yao评语)。