Bayesian推理在远程答疑专家系统中的应用

介绍了基于Bayesian推理的远程答疑专家系统RQAES的系统结构及其工作原理，重点分析了Bayesian推理与决策的方法及知识表示与知识库设计技术。系统具有自学习、个性化的特点，是远程教育实践中不断完善的重要模块之一。     

基于案例推理的钻井复杂情况专家系统

传统的钻井专家系统采用基于规则的推理，对于难以规则化的典型案例不能够充分利用。为此设计开发了基于案例推理的钻井复杂情况专家系统（DTES），目的在于利用专家会诊得到的许多具体案例经验，对钻井过程中经常发生的各种各样的复杂问题进行及时、准确的识别和处理，从而提高钻井工作效率。示例结果表明该专家系统简便实用，能很好地提供现场支持。     

基于管理决策问题中的异构知识集成推理研究

探讨了基于管理决策问题异构知识的集成推理及应用，在异构(混合)知识的面向对象表示的基础上，构建了一个在推理策略控制下，以元推理机为核心，四种功能推理机协调工作的推理系统。这里首先对管理决策问题中的异构知识进行定义和表示，然后阐述推理系统的各推理机的功能和推理机制。最后以企业评价决策问题为例，说明异构知识表示及其推理求解，以改善管理决策智能水平和提高问题的求解能力。     

中医诊断专家系统中融合案例与模糊规则的推理机制研究

阐述了基于案例的推理和基于规则的推理的基本概念和原理,结合中医领域知识的特点,对传统的规则通过引入模糊逻辑,提出一种模糊规则推理机制进行知识的表示、获取和推理,并提出一种融合案例与模糊规则的推理机制,用于解决中医诊断专家系统的实际问题.     

基于案例推理的钻井复杂情况专家系统

传统的钻井专家系统采用基于规则的推理,对于难以规则化的典型案例不能够充分利用。为此设计开发了基于案例推理的钻井复杂情况专家系统(DTES),目的在于利用专家会诊得到的许多具体案例经验,对钻井过程中经常发生的各种各样的复杂问题进行及时、准确的识别和处理,从而提高钻井工作效率。示例结果表明该专家系统简便实用,能很好地提供现场支持。     

基于元推理的专家系统规则调用

本文给出一个基于元推理的专家系统规则调用模型，并给出了运用这一模型的一个实例。     

神经网络知识获取及推理技术在番茄专家系统中的应用

针对传统专家系统知识获取的瓶颈性问题，提出了基于神经网络和传统知识获取与表示相结合的方法。传统的推理方式存在推理效率低和冲突消解问题，提出了由神经网络推理和逻辑推理所组成的混和推理系统。利用神经网络的自学习、自组织、自适应特点，来实现自动知识获取；混和推理既利用了神经网络的并行处理的效率、解决了传统推理存在的冲突消解问题，又克服了神经网络推理结果无法解释等特点，具有较高的准确性和效率性。最后给出了番茄病虫害诊断的应用实例。     

水电机组故障诊断中的推理策略

在水轮发电机组监测与故障诊断专家系统中，推理机的设计是专家系统的核心．针对水电机组的特点，讨论了知识的表达方式、专家系统推理机推理策略的实现，并讨论了规则可信度的计算．该推理方法用于白莲河水电站监测与故障诊断系统中，成功地对机组的故障原因进行了推理，证明该推理方法是可行的，并为其他电站故障诊断推理机的设计提供了参考。     

基于GIS技术与不确定性推理的农业专家系统

通过阐述GIS技术与专家系统相结合的概念，提出了基于贝叶斯概率的一种专家算法，对其设计与实现过程进行了初步探讨，并介绍了由此引出的农业专家系统中不确定推理的一种具体算法——权值法。     

基于案例的推理及其在专家系统中的应用

基于案例的推理是继基于规则推理的又一专家系统设计技术。结合房地产估价专家系统，着重论述了基于案例推理的基本原理及实现过程。     

规则推理与实例推理在模具加工刀具智能化选择中的应用

规则推理（RBR）和实例推理（CBR）是使用已有经验来解决问题的两种不同的方法，结合这两种技术并将其用于刀具选择，有利于模具加工的智能化发展．首先，根据刀具选择任务的特点，采用“分而治之”的原则，把刀具选择划分为刀具类型及材料选择和刀具几何参数确定两个子任务，并对两个子任务分别采用RBR和CBR两种不同的推理方法．同时对实例的框架表示、基于模糊贴近度的实例相似性度量以及实例特征的权重计算等关键技术进行了研究，并给出了相应的实例．     

案例推理研究综述

基于案例推理是人工智能领域一项重要的推理方法,是近年来发展迅速且应用广泛的一个推理模式.详细论述了基于案例推理的原理、理论研究发展及其应用,最后对CBR今后的发展趋势做出概括.     

基于案例与模糊推理的中医诊断系统研究

中医诊断过程中存在着大量的不确定信息,使得需要精确数据的计算机很难参与其中.阐述了案例推理和模糊推理的基本概念和原理,结合中医领域知识的特点,提出一种模糊规则推理机制.采用基于案例的模糊推理机制来实现推理过程,融合了人工智能领域的案例和模糊推理技术,并应用于中医诊断.实践证明:该机制具备良好的推理能力,能够为医生的正确判断提供决策支持.     

案例推理和规则推理结合的紧急预案信息系统

将基于案例推理（CBR）与基于规则推理（RBR）两种人工智能技术相结合，引入到紧急预案信息系统的系统设计中，设计了系统的结构和工作流程并对系统实现的主要技术，预案和知识的表示，案例的存储结构，案例检索，案例适配与系统学习进行了探讨和构想。     

基于范例推理的桩基设计辅助系统

基于范例的推理（CBR）是一种新型的人工智能推理技术，能够有效地提高系统的推理求解能力，利用Visual Basic和Access，通过应用数据库来表示和搜索匹配范例，对开发基于范例推理的桩基设计辅助系统进行了初步尝试。     

基于事例推理的医学诊断专家系统

基于事例推理CBR(Case-basedReasoning)是一种问题学习和解决的推理方法,它的基本思想是通过参照过去的类似问题解决方法来解决现在所遇到的问题,这一过程与医学专家在看病过程中所采取的方法很相同.基于此,本文给出了一个基于事例推理的常见疾病诊断专家系统设计模型.     

协同商务环境下基于案例推理机制研究

在激烈的市场竞争中,为企业提供一种整合企业内外资源进行企业运作的策略显得尤为重要．协同商务正是为了满足企业这样的要求而出现的新的管理理念,通过跨组织的知识共享和重用,在协同工作的过程中寻求新的商业机会,最终敏捷地制造和提供更加适合客户需求的产品和服务．基于案例推理（CBR）是一种重用历史问题的解决方案以得到新问题解决方案的技术,把CBR技术应用于协同商务,提出基于案例的协同商务推理模型,并研究了协同商务条件下的案例协同推理过程．     

基于知识的注塑模顶出设计

针对顶出设计中顶杆类型选择和顶出位置的确定，提出了塑件形状特征模型．在此基础上，运用产生式规则推理获得适合该塑件的最优类型顶杆，运用基于实例的推理确定顶出位置和所需顶杆数量；对实例的框架表示法和基于模糊相似度的实例相似性度量等进行了研究，并给出了相应的算例．规则推理和实例推理是使用已有经验来解决新问题的两种不同的方法，将这两种技术用于顶出设计，以克服设计者经验不足的问题．     

基于案例推理中特征权重自动学习方法研究

讨论基于案例推理中特征权重的自动学习方法．通过分析现有的一种利用粗糙集理论进行权重自动学习的算法，指出了该算法中存在的一些问题，最后提出了一种改进的权重自动学习算法，并通过实例对两种算法进行了比较．     

专家系统中的模糊知识表示及推理研究

结合一种基于特征的零件可制造性评价模型,论述了基于模糊理论的知识表示方法和推理方法,使用隶属函数和模糊规则表示知识,使用匹配度最大优先法和加权证据综合评判算法进行推理研究.