信度网对于不确定知识的表达及推理

不确定知识的表达及演化规律的推理是概率理论领域的热点,信度网作为其中最有效的理论模型吸引了大批的研究者。本文就信度网的知识表达和推理方式进行基础性的探索,并对其应用前景进行介绍。     

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.     

基于主观Bayes方法的不确定推理算法实现

不确定推理是指建立在不确定性知识和论据基础上的推理。本文设计了基于主观Bayes方法的不确定性推理算法,通过实验结果比较了结论不确定的合成算法与更新算法的一致性,实现了不确定推理问题求解的自动化。     

不确定推理模型的火箭安全决策系统

针对火箭飞行过程和测量环境的复杂性及飞行特点的先验知识和规则的不确定性,提出了一个基于不确定推理算法的火箭安全控制方案。根据安判参数的特点,对其进行了分类,给出了专家系统知识的不确定表示和处理方法,并且结合安控决策规则和决策过程的特征,对推理控制策略进行了分析,并对冲突消解策略、搜索策略提出了相应的算法,给出了不确定匹配原则和可行度的传递方法,构建了与/或决策网和基于规则的通用不确定推理模型。实验和仿真表明该系统能迅速准确的获取火箭发射的各种警情,大大提高了火箭飞行安全控制决策的可靠性和真实性,对火箭的飞行状态进行有效的管理。     

专家系统中不确定推理模型研究

根据现有不确定推理模型的组成和推理特征,抽象归纳出一种基于产生式规则的不确定推理模板模型。该模板模型具有合理的组成框架结构和接近人类专家推理方式的工作过程。该模型可以帮助我们对不确定推理模型的不确定性知识表示和推理机制进行分析比较。     

知识表达与超文本

知识代表对象间被认识的关系，这些关系使自动推理或至少是有效的逻辑运算成为可能。有效地利用知识可以实现超文本的智能，超文本的知识表达是实现智能的超文本的关键．     

珩磨专家系统

本系统包含珩磨质量缺陷诊断与珩磨最佳工艺参数选择两个子系统,系统按用户提供的信息进行推理得出结论在屏幕上显示。本系统的知识表达采用产生式规则,推理为启发式不精确推理模型、系统能向用户解释其推理过程及其它有关问题。该系统采用模块式设计,便于知识更新或补充。     

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。     

不确定性推理

专家系统主要由知识库和推理机组成由于知识带有模糊性、随机性、不确定因素．所以由不精确的知识进行推导，得到所需要的结论成为专家系统中的一个重要研究内容．本文探讨高级知识推理方法的一种即不确定性推理．     

定罪量刑系统的结构及其特点

文章介绍了本课题组开发的定罪量刑系统（ＤＺＬＸ）的体系结构及其工作过程，并结合人民法院定罪和量刑工作的特点，分析了刑法适用中的不确定问题，介绍了系统内知识的表达、推理和求解的方法．最后，提出了在知识处理领域中带有普遍意义的原则，可供知识系统设计者参考     

多值动态不确定因果图的推理算法研究

利用领域知识求解多值动态不确定因果图的联合概率分布所涉及的领域因果图的概率分布表达式构造难度大，针对这一问题，从2类因果循环图出发，提出一种基于图分解的推理算法。该算法极大地简化了全局概率分布表达式的构造过程，有效地降低了领域因果图概率分布表达式构造的难度。提高了多值动态不确定因果图的推理效率。     

用Turbo Prolog设计不精确反向推理机

近年来,不精确推理在人工智能领域中的地位不断提高。本文介绍了一种非确定性知识的表示方法,并着重阐述用Turbo Prolog设计不精确推理机的技术。     

不确定性知识的定性表示、推理及其应用——定性概率网研究综述

 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.近年来,定性概率网成为了不确定人工智能和知识发现领域的一个重要研究方向.分析总结了目前定性概率网的挑战和研究成果,主要包括定性概率网的知识表示、推理及应用3个方面.表示方面,概括了定性影响、定性加协作、定性乘协作和原因间影响,并探讨了定性概率网表示机制存在的问题及主要解决方法;推理方面,描述了推理算法,探讨了定性概率网推理冲突问题,分析比较了解决推理冲突的主要方法;应用方面,概括了基于定性概率网的知识发现和决策支持的主要方法.此外,基于对现有研究成果的分析总结,也指出了定性概率网相关方面进一步研究的问题及重点.     

ESORR-1的知识库结构及不确定性推理方法

本文在分析了单线铁路技术改造方案决策领域知识结构的基础上,提出了一种组合式的知识表示方法,并进一步对优化知识库技术进行了探讨.此外,还在D/S证据理论的基础上,通过建立一种基于区间表示的不确定推理方法,较好地把存在于该领域中的不确定性进行了综合处理.该系统的知识库和不确定性推理方法已在IBM-PC微机上用Turbo Prolog(2.0)开发完成.     

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。     

三值逻辑神经元模型及其不确定性推理应用

针对二值神经元在不确定性知识表示和推理中的不足,提出了一种具有三值逻辑表达能力的神经元模型:三值逻辑与神经元和三值逻辑或神经元。采用这种三值逻辑神经元来表示规则和真值状态的不确定性,由这种逻辑神经元连接而成的神经元链能够实现三值逻辑推理系统,可以对三值关联规则进行表示和推理。     

基于元素干扰S-粗集知识的推理-识别

利用数理逻辑中命题逻辑的形式,给出元素干扰与关系因子的逻辑推理表示,然后给出知识系统受到外部因素干扰时,知识的逻辑推理表示,以及S-粗集的逻辑推理表示,给出知识的动态推理与识别定理,S-粗集的动态推理与识别定理。解决了元素干扰对系统进行干扰时,S-粗集知识的动态推理与识别问题。     

SQL实现Bayesian网的不确定性推理

不确定性推理是人们常用的一种推理,Bayesian网是进行不确定性推理的有力工具,提出了扩展关系模型,并在扩展关系模型中用SQL（结构询问语言）语句实现Bayesian网的不确定性推理。