基于粗糙隶属函数的规则组合可信度计算与推理

针对离散关系数据库知识发现和不确定性推理问题 ,采用粗糙隶属度函数来确定由粗糙集方法提取规则的可信度因子 ,减少了确定可信度因子的主观因素 ,提高了应用可信度理论进行不确定性推理的可靠性 .针对一医疗诊断的实例给出在结合可信度理论的计算原理之后 ,规则组合可信度的计算和推理过程     

基于可信度方法的甲状腺疾病诊断模型

研究并设计了一个基于可信度方法的甲状腺专家系统不确定性推理模型,在该模型中对甲状腺知识的表示、推理控制策略的选择、不确定性算法的建立进行了具体详细的研究,使文中所研究的不确定推理方法得以实现.讨论了可信度模型,给出了不确定性推理网络的算法描述,并且将理论研究的结果运用于甲状腺专家系统模型框架的设计和实现,对不确定性推理的应用进行了有益的探讨.     

基于产生式系统的不确定性知识表示及推理研究

不确定性知识表示及推理是人工智能研究领域的重要内容之一。通过对不确定性知识表示及推理的问题的探讨，提出了不确定性知识程度（Uncertainty Knowledge Degree，UKD）的表示法，为提高不确定性推理结果的可信度提出了一些新的技术和方法，并通过实例验证了本方法的可行性和有效性。     

结合定性知识的定量贝叶斯模型外推方法 

针对新设计域中试验数据有限而难以进行模型验证的问题,提出了定性知识与定量贝叶斯推理相结合的模型外推方法.其中,量化方法用于将领域专家意见等定性知识转化为先验概率;贝叶斯网络及限定抽样范围的蒙特卡罗方法用于定量推理,并通过贝叶斯区间假设检验的贝叶斯可信度提供模型外推结果.对Sandia国家实验室某静态力学结构的研究表明,该方法能有效实现新设计域不确定性系统的模型可信度外推.     

一种不确定知识数据库推理机的设计方法

本文提出了将推理规则加入数据库,基于数据库作出知识的正确推理。特别是对不确定知识数据库,提出了三种基本不确定性测度的计算,通过可信度的计算,以IF-THEN规则格式来建立知识模型,实现了一种不确定知识数据库推理机的设计新方法。     

农业HPC专家系统不确定性推理机的设计

讨论了农业HPC专家系统的不确定性推理机的知识表达形式、可信度定义、证据不确定性的表示、组合证据不确定性的计算以及不确定性的更新等问题,给出了该不确定性推理机的控制策略,该策略的主要特点是采用一种目标引导的逆向推理,并结合以可信度为基础的冲突消解策略。同时还具体介绍了推理机的算法流程,最后以葡萄营养失调的诊断决策为例,对推理机的应用进行了陈述。     

给排水工程专家系统（WTPES）不精确推理策略

从知识和证据的不确定性，可信度值的更新及传播等方面进行分析，介绍专家系统不精确推理技术在给排水工程中的应用情况，以ＷＴＰＥＳ软件包为例，介绍知识库结构及不精确推理模型的建立方法。     

EQPN:数据中不确定性知识的定性表示及推理

数据中蕴含的不确定性知识可以描述属性变量间的相互依赖、以及依赖关系的不确定性.贝叶斯网是不确定性知识表示和推理的有效框架,定性概率网是贝叶斯网的抽象表示,它简化了不确定性知识的表示、加速了不确定性知识的推理.我们研究从数据中学习定性概率网、以及高效的定性概率网推理技术,并开发了相应的系统EQPN.通过展示EQPN系统的主要操作及相应界面,阐述其基本思想和主要功能,旨在为数据中不确定性知识的定性表示及推理提供一种可用的知识框架.     

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．     

专家系统的不确定性知识表示和询问过程的实现

专家系统的发展要求系统在人机交互方式上尽可能采用自然语言.另外,人的推理本身就涉及到不确定性知识.因而,在建立一个专家系统设计工具或设立一个专家系统时,研究不确定性知识的表示是重要的.本文简要地说明专家系统的不确定性知识的表示和自学习推理的模型,以及在IBM-PC微机上,采用dBASE(III)实现不确定性的知识表示和询问过程. 一、具有不确定性知识表示和自学习推理的专家系统的结构     

确定性理论及主观Bayes方法的一个统一框架

本文讨论下列问题:1.提出一个统一框架:假定不确定知识由断言和推理不确定性组成,则其推理形式由AND型结合、OR型结合和COMB(组合)型结合组成.2.讨论在建造专家系统中,处理不确定性知识的确定性理论和主观Bayes方法,并将这个统一框架用于上述二种不精确推理方法,使这二种推理方法进一步系统化.3.讨论确定性理论和确定性因子的定义,提出一个将确定性因子的区间从[-1,1]压缩到[0,1]的方法.     

C-OWL2∶OWL2在云模型上的扩展

为了表示现实生活中广泛存在的模糊性和随机性不确定知识,引入云模型对OWL2语法进行了不确定扩展,提出不确定本体语言C-OWL2.这种方法不改变OWL2的现有结构,用OWL2的注释属性annotation进行语法扩展,并给出了相应概念、角色等的C-OWL2语法,最后举例说明其具体使用方法.研究结果表明,该方法将OWL2本体分为精确部分和不确定部分,并且当不考虑不确定部分时,不影响精确部分知识的表示和推理;该方法是对模糊描述逻辑功能的扩展,解决了OWL2语言只能处理精确本体的问题.      

新兵经常性思想工作模糊专家系统推理机的实现

通过构建影响新兵经常性思想工作的因素树和数学模型,提出了一种用于确定影响新兵经常性思想工作诸多因素中主要因素的方法。利用关系型数据库构造模糊专家系统的知识库框架,用正反向双向推理控制策略进行不确定性推理,给出了某部队新兵经常性思想政治工作专家系统模型和具体实现过程,并阐述了知识表示方法,及知识库、因素库和措施库的数据库建立和管理机制。     

An ontology reasoning architecture for data mining knowledge management

In order to realize the intelligent management of data mining （DM） domain knowledge, this paper presents an architecture for DM knowledge management based on ontology. Using ontology database, this architecture can realize intelligent knowledge retrieval and automatic accomplishment of DM tasks by means of ontology services. Its key features include：①Describing DM ontology and meta-data using ontology based on Web ontology language （OWL）.② Ontology reasoning function. Based on the existing concepts and relations, the hidden knowledge in ontology can be obtained using the reasoning engine. This paper mainly focuses on the construction of DM ontology and the reasoning of DM ontology based on OWL DL（s）.     

Cloud-SHOIQ: 描述逻辑SHOIQ的云扩展

经典描述逻辑是本体的重要表示方式,但不能表达不确定知识.分析了扩展描述逻辑表达不确定知识的研究现状及存在的问题,通过结合云模型(Cloud model)、描述逻辑SHOIQ及模糊逻辑提出了一种基于云的模糊描述逻辑C-SHOIQ表达不确定知识,给出了C-SHOIQ的语法、语义,并以实例分析了C-SHOIQ具有处理知识的随机性和模糊性的能力.给出了C-SHOIQ的推理方法,及映射C-SHOIQ知识库为经典SHOIQ知识库的改进规则.分析说明了C-SHOIQ是对模糊SHOIQ表达能力的扩展.     

基于规则的非精确反向推理专家系统

专家系统是人工智能的重要应用领域,基于反向推理的产生式系统是其最有效的知识表示形式和逻辑推理的基本模型.在详细分析其基本结构的基础上,采用规则和确定性因子描述不确定性知识,提出了反向非精确推理的算法,分析了解释机制、知识获取机制的实现手段,为专家系统的设计与开发提供了重要依据.     

物流领域本体的模块化研究与实现

为解决物流领域大本体不易维护、应用困难等问题,将模块化技术引入物流领域本体建设中．提出了本体模块的定义．给出了物流领域问题域划分原则,并采用断言方式将模块连接,形成不同语境下的知识表示．针对模块连接时产生的不一致问题提出约束原则,从而保证了模块间连接的正确性．由于划分后产生的货物本体模块依然较大,根据货物专业领域的知识特点将其细化为多个模块,这样模块间的关系呈现树状结构,并用程序将模块连接．在此基础上．优化了基于本体和规则的物流管理系统．实验表明,模块化技术将推理限制在较小的范围之内,降低了推理复杂度,大大减少了系统内存消耗,提高了系统响应速度,且本体模块易维护和复用．     

基于本体和规则的产品配置系统研究

产品配置是实现产品快速定制和提供个性化服务的一种有效手段,而配置知识的获取、表达和推理是实现产品配置的关键.在分析当前配置设计中存在问题的基础上,提出了一个基于本体和规则的产品配置设计解决方案.首先分析了配置设计中不同的知识类型,提出了一种基于粗集的规则获取方法;然后采用OWL/SWRL对产品配置本体和配置规则进行知识表达;最后以JESS为推理引擎实现了配置知识的推理.通过电梯配置设计原型系统的开发与应用,进一步说明了该方法的可行性.     

基于集对分析的上下文感知不确定性的推理方法

在上下文感知计算应用中,需要对传感器获取的原始上下文数据进行推理、融合以获取高层上下文信息.利用集对分析(SPA)的思想,提出一种利用同异反向量夹角余弦来对不确定性上下文进行推理的方法.通过对智能空间场景中不确定上下文状态推理的实例分析、比较,表明该方法概念清晰、计算简明,具有较强的实用价值和较高的可靠性.