基于GIS的矿产资源规划图数字化

从地理信息系统简称GIS角度，分析了矿产资源规划图图件及电子数据基本要求，探讨了建立在地理信息系统(GIS)基础上的矿产资源规划图数字化工作，讨论了把规划问题的智能推理和图形信息紧密结合起来的技术方法，实现了数据信息与图形信息的连接，为矿产资源规划推理信息的智能化奠定良好基础。     

基于范例推理的研究

范例推理系统在人工智能研究中起着很重要的作用。对范例推理结构进行了研究,阐述了这些范例推理结构相应的功能,并把数据挖掘中的一些算法应用在案例推理中,使案例推理趋向智能化。     

智能化系统的有机组合推理及优化

智能化系统中推理是其中的重要组成部分，推理算法决定了系统智能化水平的高低。针对智能化系统的推理，利用专家系统推理、模糊逻辑推理、神经网络推理的互补性，提出了由专家系统、模糊逻辑、神经网络有机结合构成的组合推理及优化的技术，充分发挥各个推理的优势和克服单一推理的不足。采用公用专家知识库供各个推理的有机组合和并行运行，利用优化算法优化各个推理结果，可实现知识的共享、推理算法的有机融合及组合推理的优化，同时解决组合推理的推理冲突并提高组合推理的效率。分析及应用结果表明，有机的组合推理与优化能有效地应用于工程实际，有利于提高智能化系统的推理水平。     

只有制约逻辑才能作为人工智能的逻辑工具

对宇宙的显示实机器表示，加到有的知识表示系统中去，行使机器推理，去得出前所未有的新的知识表示的机器运行过程，就称为人工智能。能从已有的知识得出新的知识是人工智能的根本。     

数据挖掘与人工智能技术

数据挖掘是人工智能中的一个重要分支。对人工智能的发展及其最基本的技术：知识表示、知识推理、搜索，以及数据挖掘进行了详细介绍。通过实例给出了数据挖掘的定义，最后论述了数据挖掘与人工智能的联系，并结合国内外在该领域的研究成果指出了其广阔的发展前景。     

基于可拓理论的不相容问题的求解初探

传统的人工智能方法在处理矛盾问题、策略的生成方面有许多不足.如何更准确地表示知识和智能化的推理已成为当今研究的热点和难点问题.可拓学的的创立为知识表示和推理的理论研究提供一条新的途径,用可拓学思想对知识进行表示,对不相容问题进行分析,并给出了检查含圈矛盾知识的算法.     

基于人工智能的单片机软硬件仿真系统

将人工智能与仿真技术相结合，以单片机硬件电路为专家系统的知识来源，建立了单片机硬件配置专家系统，提出了较为完整的知识表示法和推理策略。通过知识库和推理规则实现了对单片机系统仿真硬件描述电路的合理配置，并建立了基于人工智能诊断方法以及专家经验的故障诊断专家系统。实践表明，该系统设计简单、功能完整，建立的基于数据库的故障专家系统，提高了纠错能力。     

范例推理中范例自动获取的数据挖掘技术

范例推理作为基于规则推理技术的一个重要补充，已受到人工智能研究 人员的普遍关注，在范例推理中，也有许多相应的知识，它主要包括：范例库、修正知识库，索引模式，相似性判断标准等，这些知识的获取也存在一定的瓶颈问题，通过在范例推理中引入数据挖掘技术，可望部分解决其知识获取的自动化问题，提高智能系统的整体性能，本文着重讨论了在范例推理中使用数据挖掘技术的必要性，提出了二上自动获取范例库的思想与算法，并应用于一个实际的系统之中，实际结果表明，这种思路大大提高了智能系统的开发周期与系统的运行效率。     

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。     

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。