基于知识表达和推理的河网自动选取

针对河系是地图上重要的要素,它的自动选取是地图综合的基本手段之一,把基于知识的人工智能方法引入地图自动综合是一种合理选择。把河系自动综合中的知识分为空间知识、属性知识及综合规则,研究了这三类知识的获取策略和形式化方法,建立了河系自动综合的产生式规则库：在规则库中依据规则驱动采用正向推理完成河系选取的推理过程,推理中全面考虑了河网知识和综合中各条规则的优先级和权重。通过实验验证了该方法对保持河系的整体结构特征的有效性。     

智能通信网推理机制的研究

为了在语义网的构架中实现元数据的交互.针对一种特定的语义网——智能通信网,研究其推理机制.分析OWL DL语言的描述能力,在其蕴含的知识基础上建立Prolog推理规则,通过Visual Prolog逻辑编程实现了智能通信网的自动推理,并用实例验证该推理系统可完成知识库中元数据的交互,达到人机交互协同工作的要求.最后通过实验检测说明智能通信网推理系统与普通万维网相比,查准率更高.     

智能通信网推理机制的研究

为了在语义网的构架中实现元数据的交互.针对一种特定的语义网——智能通信网,研究其推理机制.分析OWL DL语言的描述能力,在其蕴含的知识基础上建立Prolog推理规则,通过Visual Prolog逻辑编程实现了智能通信网的自动推理,并用实例验证该推理系统可完成知识库中元数据的交互,达到人机交互协同工作的要求.最后通过实验检测说明智能通信网推理系统与普通万维网相比,查准率更高.     

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.     

设计与实现计算机推理软件的研究

计算机专家系统是计算机推理软件的典型代表.本文提出了一种设计与实现计算机推理软件的方法.该方法将领域理论、知识、经验转换成计算机能够存储、表示和应用的知识库,该知识库的内容通过知识转换器完成对知识的识别、分析、数据收集、编码处理、地址分配等,随后转换产生用于逻辑推理数据形式的知识规则库文件.在知识规则库文件的基础上建立一个独立的推理执行系统,它采用精确推理的方法,依据由知识转换器产生的知识规则库文件,实现相应的推理结构确定的逻辑控制.论述了计算机推理软件的设计思想、总体设计及其特点,并介绍了采用计算机编程语言的实现方法.     

设计与实现计算机推理软件的研究

计算机专家系统是计算机推理软件的典型代表 .本文提出了一种设计与实现计算机推理软件的方法 .该方法将领域理论、知识、经验转换成计算机能够存储、表示和应用的知识库 ,该知识库的内容通过知识转换器完成对知识的识别、分析、数据收集、编码处理、地址分配等 ,随后转换产生用于逻辑推理数据形式的知识规则库文件 .在知识规则库文件的基础上建立一个独立的推理执行系统 ,它采用精确推理的方法 ,依据由知识转换器产生的知识规则库文件 ,实现相应的推理结构确定的逻辑控制 .论述了计算机推理软件的设计思想、总体设计及其特点 ,并介绍了采用计算机编程语言的实现方法     

一类计算机辅助诊断系统及其在人工心脏起搏器安植中的应用

本文提出一类计算机辅助诊断系统。它是基于相当数量和权威性的知认,通过特征抽取逐步限定的优化决策过程以代替或协助专家解决问题的计算机程序系统,此系统使用基于不确定信息逻辑,证据理论和FOX关于扩展概率框架的一种非单调逻辑确立了由商空间的优化缩影形成数量较少的判断规则(极小指征集族)的数学模型和作为似然推理模式的“相似性原则”。使用了具有较强的PROLOG自动推理能力的语言以表述知识,形成智能数据库并通过自动发现问题和与专家配合而动态地完善规则集得以实现学习功能。本系统在人工心脏起搏器的安植、更换中的成功应用,为推广、移植到其它领域展示了诱人的前景。     

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．     

基于UML的领域规则建模方法

为了实现领域约束规则的可视化表示,检验需求模型与领域知识之间的一致性,该文提出一种领域规则建模及需求模型验证方法.在借鉴本体定义元模型和语义网规则语言(SWRL)基础上,定义了一种领域规则定义元模型.用该元模型扩展统一建模语言,使其可用于领域规则建模.给出了领域规则模型到SWRL描述的转换方法,使需求模型验证可通过形式化推理引擎自动完成.通过模型验证案例分析,说明了该方法的可用性.     

CAD领域中知识库系统的研究及实现

为了提高产品设计效率,对机械CAD领域的知识进行了分类,阐述了基于集合变量和规则的知识统一表示方法,提出了一种改进的有向图推理算法,并设计了完整的知识库架构,最终实现了基于知识驱动的产品自动建模。应用结果证明了该方案的可行性和知识驱动建模的高效性。     

语义Web推理的研究与实现

语义Web的逻辑基础是描述逻辑,语义Web出现的目的就是为了解决机器和人对知识理解的问题,因此可以在语义Web的基础上展开推理。传统的推理系统结合语义Web可以克服知识表示方面的缺点,并且有利于知识的共享。首先在语义Web的知识体系之上建立起来一套推理系统,然后通过应用实现对该系统进行了验证。     

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。     

一种基于机器学习的专家系统知识获取方法

提出一种基于机器学习的混合知识获取方法,该方法结合了基于历史数据的规则提取方法和基于模型的规则提取方法。使用这两种方法提取规则,将其应用于对原油电脱盐系统的故障诊断中。实验结果表明,该方法能够有效的进行规则的提取,为故障诊断打下了良好的基础。其中基于历史数据的规则提取方法通过基于遗传算法的粗糙集约简来实现;基于模型的规则提取方法利用了符号有向图(SDG)的计算机自动推理结果,将因果图转化为规则。利用两种规则获取方法同时充实专家系统知识库,提供覆盖整个工艺流程的知识。     

模态逻辑D演绎过程的化简规则

以分析模态逻辑中文字公式的极性为基础，将经典逻辑的Ｄａｖｉｓ－ｐｕｔｎａｍ纯文字化简规则推广到了命题模态逻辑Ｄ系统的自动演绎中，并给出了一些刻划Ｄ逻辑自动演绎特征的化简规则，这些化简规则通过对公式、子公式和公式集的有效性（或不可满足性）的有条件的判断，进行证明过程的剪枝和化简，以提高Ｄ逻辑自动演绎的效率；这些化简规则都是依据公式（集）本身的结构特征，可用于Ｄ逻辑的任意一种推理实现系统，在机器上是容易实现的。     

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。     

网络学习中学习者个性挖掘方法的研究

提出了一种面向个性化网络学习的学习者个性挖掘方法，以实现网络学习中学习者个性特征的自动获取．该方法首先通过对样本学习者的个性属性归并，去除冗余的个性属性；进而通过对学习者行为模式与个性特征的定量关联规则分析，得到两者间的关联规则；最终据此规则对后续学习者的行为模式进行推理，获取学习者的个性特征．此方法不仅解决了个性化网络学习中学习者个性特征的自动获取问题，而且还可表现出个性与行为间的关系．该方法已在计算机教学管理示范系统中进行了试验，结果表明该方法是有效的．     

逻辑型决策蕴涵

基于逻辑公式定义了逻辑型决策蕴涵。设计了逻辑型决策蕴涵的语义框架,包括定义了逻辑型决策蕴涵的模型,以及逻辑型决策蕴涵集的完备性和无冗余性。在进行知识推理时,该框架可以过滤掉矛盾的结论。语构方面提出了闭包缩小推理规则,并证明了该推理规则相对于语义的合理性和完备性。     

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.     

扩展产生式规则的网络故障诊断专家系统

根据自然语言理解和网络故障诊断专家系统的特性,提出了一种扩展产生式规则的知识表示方法.扩展产生式规则将规则的前提、结论和建议分别用概念图表示,是一种混合知识表示方法.在扩展产生式规则知识表示方法的基础上,设计出了网络故障诊断专家系统的模型.该系统具有自然语言接口,可将网络中有关故障问题的汉语语句转换成概念图;经过专家系统推理后,可将推理结果和推理过程转换成汉语输出.为了增强专家系统知识获取的灵活性,在系统中还增加了Apriori关联规则挖掘算法,通过对陷阱协议数据单元挖掘,实现在线知识获取.利用该系统模型已开发出网络故障诊断专家系统原型.     

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.