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基于模型的定性推理故障诊断方法研究 总被引:2,自引:0,他引:2
提出了一种基本模型的定性推理故障诊断方法 ,其基本思想是以定性推理方法为基础 ,并结合系统的模型知识进行故障诊断。首先通过建立系统部件模型的正常和故障工作模式库 ,以及用有向连接图和支路关联矩阵来建立系统的结构描述 ,然后在部件模式库中搜索满足已知条件的模式 ,来诊断出故障的部件 相似文献
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对参数化设计问题提出了一种新的基于DOF(Degreesoffreedom)的定性建模与仿真方法。在几何约束求解的过程中,通常的定量数值化方法由于解空间的巨大而显得低效。通过定义基本约束簇类型和规则,新方法引入定性图对几何约束进行定性建模及模型求解.经过一系列基于DOF的定性图推理过程,几何约束的定性模型被规约为一个单节点后得出一系列的构造步骤。在这个推理阶段中得出的构造步骤被确定为以后精确定量计算的次序.结合了定性推理方法的高效性以及定量方法的精确性,初步实验表明新方法能够提高约束求解的效率。 相似文献
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基于人工智能中树图推理的思想,提出一种对复杂系统进行定性描述和推理的方法.该方法基于图论把一般的定性约束方程转化为一种约束图的表示形式,并在虚拟因果理论基础上,得到描述系统波动演化的各关键变量的约束影响图形式.最后,比较了Kuipers的QSIM和本文发展出的方法,表明采用图形化的方式来表征系统各变量之间所存在的约束关系,可以得到和原系统等价的但变量数大大减少的约束影响图形式.这种处理可以推动定性推理的研究从QSIM的实验室阶段走向实际应用领域. 相似文献
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为了将汪培庄先生提出的因素空间与因素库理论应用到实际研究,本文就该理论的特点,应用其概念分析和推理能力,考虑到目前煤矿安全分析大多采用定性论述的现状,对煤矿的安全情况论述使用概念分析表进行了推理和化简,以降低安全性论述中冗余信息对定性安全评价的影响,得到简洁准确的安全性概念,从而对不同煤矿企业的安全情况进行区分.结果表明:在研究对象集合U和因素集合F不变的情况下,按照不同的因素排序进行划分得到的概念格是不一样的;初始的安全性描述可以通过合理安排因素排序和去掉虚分得到较为简化的概念格,而得到相应简化的安全性描述;使用因素空间与因素库的概念,对安全性概念进行推理并化简是可行的,可用于区分多个煤矿的安全情况的差别,并进行分级和对比. 相似文献
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基于边界域的知识粗糙熵与粗集粗糙熵 总被引:5,自引:0,他引:5
传统的知识粗糙熵表征了知识整体的统计特征,是总体的平均不确定性的量度,知识和粗集的不确定性值被放大。从Pawlak拓扑的角度,给出了一种基于边界域的知识粗糙熵新定义,并修正了粗集粗糙熵的定义,集合的不确定性可以通过边界域来描述,能更精确的度量知识不确定性;证明了知识粗糙熵和修正后的粗集粗糙熵都随着信息粒度的变小而单调减少等重要结论。最后,通过弹簧振子系统定性仿真例子,结合定性推理技术,构造属性约简的启发式算法,消去定性描述中的冗余,获得了其系统的定性微分方程,说明了粗集理论在定性推理与定性仿真技术中的重要应用价值。 相似文献
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一类离散系统的定性仿真 总被引:5,自引:0,他引:5
分析了一类具有离散时间分析和延时特性的离散系统定性仿真方法。通过将离散系统的不精确或不完备知识抽象为定性值、规则和约束,运用定性差分方程式形式定性建模,结合QSIM算法中的约束传播定量信息进行定性定量集成仿真,并给出仿真实例。 相似文献
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驾驶员行为的Kuipers定性仿真算法 总被引:5,自引:1,他引:4
定性推理的目标就是寻求一种计算理论来模拟人处理定性知识的方法。驾驶过程就是驾驶员把通过其五官和其它渠道获得的道路信息和汽车的有关运动状态等定性信息传递到大脑加工后反馈给手脚执行操纵的过程。由于传统的数字仿真是建立在精确系统数学模型基础上的仿真,因此,使用传统的数字仿真技术模拟驾驶员的驾驶过程是困难的。本文依据Kuipers的定性仿真方法对熟练驾驶员和刚学会开车的驾驶员,在具有不同曲率半径和路面情况的一段道路上所做出的车速选择做了定性推理,给出了两类不同驾驶员驾车行为的定性状态描绘图和相应的车速曲线变化图。 相似文献
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为克服复杂系统定量建模与诊断过程中存在的计算复杂、实时性和鲁棒性不强等缺陷,提出了基于定性关系模型的建模和诊断推理方法,研究并解决了其中的定性建模技术、定性推理方法及诊断机制等问题,并基于某空间飞行器推进系统进行了建模与诊断推理实例分析。验证结果表明,该方法具有建模方便、诊断快速等特点,为建立具有良好鲁棒性、实时性和实用性的诊断推理系统,提高复杂系统的可靠性提供了一条新的途径。 相似文献
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介绍了组织文化的研究现状,并提出使用定性模拟方法来模拟复杂环境下组织文化的演变.作者以定量研究派得出的结果作为模型建立的依据,根据denison的思想,用20个因素作为模型变量,并将其分为三个层次,并通过定性推理技术建立了组织丈化研究的定性模拟模型,最后提供了模拟结果. 相似文献
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以农业AGROVOC本体为例,结合语义万维网推理机制定性分析冗余信息产生原因,利用复杂网络分析方法量化推理过程中产生的冗余,进而确定本体中的核心概念,解决推理冗余问题。实验表明,复杂网络分析方法可从定量角度找出核心节点及导致推理产生冗余的边,并揭示了语义冗余引起的推理效率降低问题。为优化本体设计、提高推理效率提供了一种新的可行方法。 相似文献
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Wang G.Gao C.Yuan Y.Zhang Z. 《复杂系统与复杂性科学》2017,(1):58-65
The efficiency of semantic reasoning can be improved through constructing the semantic ontology reasonably and reducing the redundant information in the process of reasoning. It is a feasible method to reveal the reason of the redundant information in the process of reasoning through analyzing the dynamic changes of an ontology structure and the important role of nodes in an ontology. Taking AGROVOC ontology network as an example, this paper provides qualitative analyses based on the reasoning mechanism of semantic web for understanding the redundant information. Meanwhile, some quantitative measurements from the perspective of complex network are provided in order to identify the core concepts in a semantic web, and further to solve the problem of redundant information. Experimental results show that the reasoning of semantic web and the rationality of ontology construction can be quantitatively analyzed from the perspective of complex network, which provides a new measurement to optimize the design of ontology and improve the efficiency of reasoning in the semantic web. © 2017, The Journal of Agency of Complex Systems and Complexity Science. All right reserved. 相似文献
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针对复杂决策系统的异构性及推理策略协同问题,提出了基于Vague集的方案决策系统框架及推理模型,包括分级策略、多维证据/决策点和方案优选三个子模型。解决了决策目标与动态工作流结合问题,提高了信息融合度和动态决策过程中对非结构化信息处理的有效性。采用嵌入式算法结构解决了资源节约与提高系统重用性的计算问题。通过实例验证了该推理机制及模型的可行性。 相似文献
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In order to address the study of complex systems, the detection of patterns in their dynamics could play a key role in understanding their evolution. In particular, global patterns are required to detect emergent concepts and trends, some of them of a qualitative nature. Formal concept analysis (FCA) is a theory whose goal is to discover and extract knowledge from qualitative data (organized in concept lattices). In complex environments, such as sport competitions, the large amount of information currently available turns concept lattices into complex networks. The authors analyze how to apply FCA reasoning in order to increase confidence in sports predictions by means of detecting regularities from data through the management of intuitive and natural attributes extracted from publicly available information. The complexity of concept lattices -considered as networks with complex topological structure- is analyzed. It is applied to building a knowledge based system for confidence-based reasoning, which simulates how humans tend to avoid the complexity of concept networks by means of bounded reasoning skills. 相似文献