一种IDSS模糊推理机的OOP实现模型

提出了一种智能决策支持系统（IDSS）中基于产生式规则的知识表示和模糊推理的面向对象实现方法。该方法把知识规则的结构和模糊推理方法定义成规则类，把具体的规则定义成规则类的实体，用这些规则实体构建动态表从而组成知识库，推理的过程由知识中各种规则实体提供的方法完成。在推理过程中采用模糊处理使得结果更符合客观事实，该方法是简单高效的。     

应用C++STL实现基于知识规则推理的方法

对基于产生式规则的知识表示与推理,结合面向对象技术,提出一种应用STL的C++语言实现方法。该方法将规则的结构、创建及释放定义成规则类,具体规则定义成对象,依据STL对序列容器中表的定义构造规则表容器和事实表容器,以创建知识库及动态数据库;推理机独立于知识库;类属算法和成员函数的使用,使推理算法易于编程实现;程序通用性好且便于知识更新。在刀具智能选择专家系统中的应用表明,该方法简单、高效、灵活。     

基于面向对象技术的DSS知识库管理系统的研究

介绍了面向对象技术的基本理论,并将其应用到银行信贷DSS知识库系统的开发中.对信贷知识库中的事实库和规则库做了定义,提出了一种面向对象的知识模型表示方法,对相关的知识类给出了具体定义和推理规则.该方法有效地提高了知识的表达能力和推理效率.     

Snort规则库在高炉专家系统知识库的移植

知识库及其相关技术为高炉专家系统各个模块提供数据支持和理论依据,组织恰当的知识库对于高炉专家系统是至关重要的.Snort作为优秀的开源入侵检测系统,其规则库的建立和处理方法是其优秀性能的基础,对高炉专家系统中知识库的构建具有很好的借鉴意义.介绍了Snort规则库结构,结合高炉特证参数,将Snort规则库结构重新定义,移植为高炉专家系统知识库三维链表结构,并用图例说明,最后说明基于该结构的推理过程.     

Snort规则库在高炉专家系统知识库的移植

知识库及其相关技术为高炉专家系统各个模块提供数据支持和理论依据,组织恰当的知识库对于高炉专家系统是至关重要的.Snort作为优秀的开源入侵检测系统,其规则库的建立和处理方法是其优秀性能的基础,对高炉专家系统中知识库的构建具有很好的借鉴意义.介绍了Snort规则库结构,结合高炉特证参数,将Snort规则库结构重新定义,移植为高炉专家系统知识库三维链表结构,并用图例说明,最后说明基于该结构的推理过程.     

Snort规则库在高炉专家系统知识库的移植

知识库及其相关技术为高炉专家系统各个模块提供数据支持和理论依据,组织恰当的知识库对于高炉专家系统是至关重要的。Snort作为优秀的开源入侵检测系统,其规则库的建立和处理方法是其优秀性能的基础,对高炉专家系统中知识库的构建具有很好的借鉴意义。介绍了Snort规则库结构,结合高炉特证参数,将Snort规则库结构重新定义,移植为高炉专家系统知识库三维链表结构,并用图例说明,最后说明基于该结构的推理过程。     

Snort规则库在高炉专家系统知识库的移植

知识库及其相关技术为高炉专家系统各个模块提供数据支持和理论依据,组织恰当的知识库对于高炉专家系统是至关重要的。Snort作为优秀的开源入侵检测系统,其规则库的建立和处理方法是其优秀性能的基础,对高炉专家系统中知识库的构建具有很好的借鉴意义。介绍了Snort规则库结构,结合高炉特证参数,将Snort规则库结构重新定义,移植为高炉专家系统知识库三维链表结构,并用图例说明,最后说明基于该结构的推理过程。     

面向对象技术在农作物区划专家系统的应用

把面向对象技术应用于专家系统知识库和推理机的建造,提出了一种基于规则推理网络模型优化搜索的设计思路,并讨论了系统的软件实现技术。推理模型由数据驱动,采用广度优先遍历模型推理网络,可降低授索次数。将其应用于吉林省农作物熟区动态区划专家系统的开发中,采用模块化设计,推理过程单独设计一个推理类,比传统的推理机节省了一半以上的搜索次数,取得了很好效果。在实例应用中采用定性与定量相结合的综合多级推理,该方法降低了问题求解的难度,更加贴近人类专家的思维过程。     

专家系统知识库验证：Ⅰ.若干问题

对基于规则和框架的专家系统知识库验证中遇到的若干问题进行了深入探讨，首先，简要介绍了知识表达和知识库的组成，接着定义了知识库的Ａ、Ｂ两类知识，对Ｂ类知识，包括冗余，矛盾，循环、不完备等进行了系统分类和分析，最后，讨论了Ｂ类知识对专家系统性能的影响。     

一个实用的知识一致性检查系统

讨论了基于规则架＋规则体的知识库中知识的一致性和冗余性检查问题，并给出一个实用的检查方法     

基于本体和规则的物流知识表示与推理

为了解决物流领域相关概念的共享和信息集成问题,研究了物流配送过程中相关知识的表示以及基于知识的推理．应用本体论方法分析配货规则,使用本体中表示的概念和属性制定配货规则库．运用Jena推理子系统,对本体和配货规则进行推理,开发了一套基于本体和规则的自动配货系统．由于本体是共享概念模型明确的、形式化的规范描述,可以利用本体强大的语义表达能力、本体所描述的共享知识以及自动推理机制,实现物流企业之间以知识集成为基础的业务集成．     

烧结过程异常状况诊断专家系统SPADES(Ⅱ) --关键技术

知识库构造和推理机设计是实现专家系统的关键技术.烧结过程异常诊断的知识具有模糊性、不确定性与因果性强,定性知识与定量知识并存的特点.采用模糊逻辑表达烧结过程信息的模糊特性,研究了表达烧结过程异常诊断知识的综合型知识表达方式.知识库的组织包括数据库、事实库、模型库和规则库.规则库中的规则根据用途不同分组存放,同组规则按优先级别排序,这样的知识组织方式为实现高效快速推理奠定了基础;SPADES系统的知识库具有管理与维护功能,知识学习采用专家指导学习方式;烧结过程异常诊断专家系统的推理机采用多级目标推理的混合推理机总体目标推理采用过程化推理,按异常类型判断、异常原因分析、操作决策顺序进行;烧结过程异常状况的诊断采用模糊诊断确定假定异常集合,再通过反向推理验证假定异常集合中的元素,确定出现的异常类型;异常原因分析和操作决策采用正向推理.对于本系统中模糊规则的模糊性传递问题,采用基于确定因子法的不精确推理策略,以及基于模糊规则的模糊匹配方法.SPADES系统在生产现场的应用结果证明了本系统知识表达方式和推理机可以实现模糊知识的表达和高效推理.     

专家系统在冲压模具初始设计中的应用

提出了专家系统应用于冲压模具初始设计的思路 ,简要介绍了此专家系统的总体结构 ,详尽分析其知识表示方法、知识库结构及推理机的设计。知识表示方法和知识库结构的设计引入面向对象技术和数据库技术 ,推理机用面向对象推理机与面向过程推理机共同实现     

农田杂草识别模糊专家系统的设计与实现

为提高生物工作者的工作效率及方便广大农民使用,以领域专家的理论知识和经验知识为基础,采用模糊算法推理,建立了模糊杂草识别专家系统．该系统对杂草识别规则、推理算法等关键技术进行了研究,并采用MicrosoftAccess关系数据库技术存储知识库、运用VisualC＋＋6．0实现界面编程及推理部分,测试结果表明其具有使用方便、快捷、查询结果准确的特点．     

PICASSO——一个用于模糊决策系统的基于规则的程序设计语言

本论文介绍一种新的基于规则的程序设计语言,其名为 PICASSO,它为具体执行模糊决策支持系统(Fuzzy Decision SupportSystem)而设计。PICASSO 已在美国休斯顿大学计算中心的 AT&T 公司的3B2OS 小型计算机上部分运行。整个系统用 Franz Lisp 书写。PICASSO 具有以下特征。它使用正向链接(Forward chaining)推理手段。该语言有三种控制策略:面向宽度优先的系统控制模式,用户控制模式和元规则(meta-rule)~(*2)控制模式。PICASSO 支持匹配变量以及其他类型的变量,以便于使用以模式匹配为主的调用方式。在该语言中,不同规则之间的信息能够用信息传送和数据共享两种方法来进行通讯、交换。PICASSO 的规则工作在可永久保存的知识库上,这个知识库必须预先用称为符号图形(S—diagram)的一种强有力的数据模式来定义。PICASSO 的推理器(inference engine)实施知识库的一致性。知识库中可以保存模糊信息(fuzzy information),这些信息用区间模式的二值法来表示。区间模式允许分配一个概率给一个事实(断言),同时还要表示我们相信这种概率估计的程度,这一点对于模糊决策支持系统来说是重要的,因为这种系统常牵涉到不同程度的经验知识的判定规则。有了对某些事实(断言)的概率估计,又有专家对此概率的相信程度(凭经验),就可较全面地选择某种决策。对于区间模式来说,我们已经提供了一些特定的运算公式,用于对不确定性(uncertainty)知识进行自动推理。PICASSO 支持基于规则的程序设计语言和函数型的程序设计语言两者的组合并支持多个基于规则的程序设计语言和函数型的程序设计语言两者的组合,并支持多个基于规则的程序之间的协同操作:可以容易地把 PICASSO 程序综合成象一般的 LISP 函数那样的 LISP 程序,而且 PICASSO程序本身也可以任意地调用 LISP 函数。     

基于multi-agent的分布式专家系统原理及应用

基于Intemet/Intranet松耦合环境设计分布式选矿专家系统,采用面向agent(智能体)的系统开发方法和multi-agent分布协作求解模式,采用异构异质agent,即agent可建构于广域网、局域网和单处理器紧耦合模式,且求解agent可以是基于符号系统、神经网络、遗传算法等agent的协作.此外,建立了统一的知识库标准,基于关系数据模式表征了传统的规则、框架、语义网络及谓词逻辑等知识表示方法.其中,基于数据库引导及搜索技术实现了正向推理机制及反向推理机制,易于agent之间知识的传输,大大提高了通信效率;基于DCOM技术,以C++构建框架类加速了agent的实现.以矿石可选性预测求解为例,实现了多agent协作求解的仿真系统,较好地验证了所提出的理论模型及框架.     

铝电解模糊专家控制器的开发与应用

介绍了最新开发的铝电解模糊专家控制器的规则库、论域自调整机制以及推理机的构造．采用了基于“近似推理”原理的模糊专家系统的推理技术构造推理机,使其具有同时处理精确知识和模糊知识的优点,并且建立了“论域自调整”机制,使控制器可根据槽况的变化和控制模式的切换,自动调整输入模糊变量和／或输出模糊变量所对应的精确值的论域,从而简便而有效地达到在线自动调整控制器的工作点和动、静态品质的目的．应用结果表明,改进的效果显著．     

用前向神经网络获取特定结构的规则知识

介绍一种用前向神经网络来获取特定结构的产生式规则知识的方法，这些规则知识既可以用于解释神经网络的行为，又可以用于问题求解，获取的产生式规则知识可以是任意形式的，也可以是包含多个推理步的多级推理链知识，而且具有所需的易于理解的特一表达结构，另外，文中还提出了解决智能系统形成过程中知识不断增长问题的方法，大量的逻辑表达式学习实验结果表明，文中获取规则知识的方法是有效的。