基于模糊Petri网的误用入侵检测方法

提出了基于模糊Petri网的误用入侵检测方法,并将类似于神经网络的学习引入模糊Petri网,以调整攻击知识模型参数. 理论分析表明,基于模糊Petri网的误用入侵检测系统具有更高的推理效率,能从环境中动态学习调整知识模型的相关参数,如阈值、权值、确信度. 仿真结果表明,在大多数情况下,学习调整后的知识模型能够提高误用检测系统的检测率.     

基于模糊造纸专家系统中知识获取模块的设计

模糊造纸专家系统在知识表示和知识推导方面结合了模糊理论,使知识表示更符合现实世界中对知识的描述。将人工神经网络应用到知识获取领域,来解决专家系统知识获取的“瓶颈问题“,并提出了自动知识调整方法。知识库采用知识分级的方式,使知识的表达更具有层次性和合理性。着重分析了知识获取模块的设计,并提出了改进方向。     

基于模糊造纸专家系统中知识获取模块的设计

模糊造纸专家系统在知识表示和知识推导方面结合了模糊理论,使知识表示更符合现实世界中对知识的描述.将人工神经网络应用到知识获取领域,来解决专家系统知识获取的"瓶颈问题",并提出了自动知识调整方法.知识库采用知识分级的方式,使知识的表达更具有层次性和合理性.着重分析了知识获取模块的设计,并提出了改进方向.     

基于模糊造纸专家系统中知识获取模块的设计

模糊造纸专家系统在知识表示和知识推导方面结合了模糊理论，使知识表示更符合现实世界中对知识的描述。将人工神经网络应用到知识获取领域，来解决专家系统知识获取的“瓶颈问题”，并提出了自动知识调整方法。知识库采用知识分级的方式，使知识的表达更具有层次性和合理性。着重分析了知识获取模块的设计，并提出了改进方向。     

权重对模糊规则泛化能力的影响

在模糊产生式系统中,产生式规则的前件的所有子命题、知识库中所有的规则被假定具有相同的重要性,使得其知识表示能力有严重的缺陷.为了提高模糊产生式规则的知识表示能力和泛化能力,在模糊产生式规则中引入整体权、局部权、阈值等知识表示参数,视加权模糊规则中的权重、阈值等为可调的知识表示参数,研究了权重与加权模糊规则的泛化能力之间的关系.通过模拟实验,验证了通过调整、优化权重,能够提高产生式系统的泛化能力.     

基于层次知识模型的知识库可视化研究

针对专家系统知识库可视化问题,构建了知识库的层次知识模型,基于径向树实现了层次知识模型的可视化.以基于多级知识单元的知识库为例,研发了知识库可视化系统,通过系统运行的实例验证了该方法能够方便用户快速浏览知识库的层次结构,从而有利于提高知识库的可理解性.该方法对其它知识表示方法的知识库可视化具有借鉴意义.     

一种基于模糊优化的Ad hoc网络QoS路由算法

借助于模糊数学的知识，把Ad hoc网络中的链路参数的权值用一个模糊数来表示，QoS参数(如时延、丢失率、电池寿命等)将取得模糊数值，从而建立含有模糊数的整数规则模型。该数学模型能很好地反映网络的动态特性。运用模糊优化知识，将模糊数学规划转换成具有确定数值的整数规划。给出了一种改进的理想点算法来求解整数规划，可根据需要调整规划中的参数，得到比较符合要求的满意解。给出的仿真实例说明了模型和算法是有效可行的。     

Internet中知识建模

尝试通过Agent XML文档构建概念级知识模型,进而通过复杂结构的多Agent系统来创建Internet中的知识库系统。该模型有助于提高Internet中知识结点的智能管理与动态聚融能力,便于调整知识聚团粒度,从而为构建Internet中的智能系统奠定基础。对于该模型所应具有的基本功能给出了实验验证结果。     

一种扩展的模糊描述逻辑

为了提高对复杂模糊信息的表示能力,提出一种扩展的模糊描述逻辑.扩展模糊描述逻辑引入模糊概念和模糊关系的截集形式作为原子概念和原子关系,继承经典描述逻辑中的概念构造器和知识库形式,建立新的知识表示逻辑体系.定义了扩展模糊描述逻辑的语法结构、语义解释、知识库形式以及基于可满足性的推理问题.通过与模糊描述逻辑的比较,阐述了模糊描述逻辑可转化为扩展模糊描述逻辑,从而例证了扩展模糊描述逻辑具有比模糊描述逻辑更强的表达能力.     

基于本体的知识形式化表示

本文在介绍了知识的形式化表示的基础上,分析了本体概念、关系、函数、实例、本体基本关系和概念的形式化表示,探讨了基于本体的知识表示的方法;并且将此运用于协作感知模型的知识库构造中的知识表达.     

能够表示缺省知识的模糊推理方法

模糊推理是人工智能中的一种不精确推理方法。本文采用基于max—⊙复合运算下的新的复合推理规则,在基于R_b的模糊推理框架中,利用可能性量化语句,提出了一种能够表示缺省知识的模糊推理方法,从而,提高了模糊推理表示和知识处理的能力。     

Design of Multi-attribute Knowledge Base Based on Hybrid Knowledge Representation

Based on the knowledge representation and knowledge reasoning, this paper addresses the creation of the multi-attribute knowledge base on the basis of hybrid knowledge representation, with the help of object-oriented programming language and relational database. Compared with general knowledge base, multi-attribute knowledge base can enhance the ability of knowledge processing and application; integrate the heterogeneous knowledge, such as model, symbol, case-based sample knowledge; and support the whole decision process by integrated reasoning.     

基于模糊彩色Petri网的知识表示与获取研究

针对一些复杂专家控制系统的知识不确定性及知识规则数量多的特点,在模糊Petri网和彩色Petri网的基础上,给出了一种基于模糊彩色Petri网（FCPN）的知识表示和知识获取方法。该方法充分利用其图形化的特点将模糊规则库中的不同变量用不同的色彩来区分,每一种色彩用一种标识符号来表示,因此可构成一个更为简明的FCPN图。将其用于列车专家控制系统的不确定性知识的表示及获取,结果表明,基于模糊彩色Petri网的知识表示和获取方法对大型、复杂的专家控制系统是非常有效的。     

智能教学系统知识表示的设计与实现

知识表示方法是智能教学开发系统的关键.在阐述知识表示方法重要性的基础上,结合领域知识表示方法,为《计算机基础》课程设计出了一个认知的超文本的知识表示,并给出了实现模型.该模型便于知识的管理和组织,有利于教学推理机的实现,具有一定的使用价值.     

专家系统中基于模糊对象匹配的研究

提出并研究一种新的知识表达模型"模糊对象".它突破传统的精确模型,是一条将模糊理论和面向对象技术应用于专家系统的途径.详细分析了该模糊对象模型的意义、知识表达结构以及它在模糊专家系统中的推理机制.并应用格贴近度和综合函数γ-operator两种方法计算模糊对象与规则中各种模糊对象模式之间的匹配程度.实验表明,该方法能显著地提高信息的准确性和有效性.最后探讨了用基于模糊专家系统外壳FuzzyCLIPS实现这一方法的可行性.     

类比推理在智能化概念设计中的应用

将类比推理的方法与基于实例的方法相结合，建立了基于多层推理的机械产品概念设计系统，即类比推理系统。知识的表示，采用面向应用的规则方法，框架式的知识结构，这样的系统具有自学习的能力，也可以由用户进行知识的更改和完善。     

面向对象的复杂系统诊断知识表达与推理

基于面向对象的知识表达方法,建立了复杂系统诊断知识表达和组织模型,并讨论了诊断系统的推理行为.对应于复杂系统的结构元素的诊断基元是表达诊断知识的基本单元,构成知识库的原型知识库和系统知识库,分别对应于问题领域和具体诊断对象;诊断系统通过消息传递推理引导层间诊断,并基于“假设产生-假设建立”的推理完成基元的层内诊断.     

复杂网络下基于路径选择的表示学习方法

基于路径和基于知识表示的推理是当前知识图谱领域两大主流推理方法,二者的融合算法可以提高知识推理的准确率,但是依旧存在表示学习的时候效率低下、预测准确率低、模型过拟合等若干问题.本文方法针对这些问题提出了基于路径选择的表示学习方法.对路径特征信息进行进一步的过滤和筛选,保留关键路径,在路径信息和知识表示的结合过程中使用平衡参数对缺失路径信息的三元组进行处理.使用公开数据集对模型进行测试,实验表明模型可以有效提高泛化能力和准确率.