多重模糊稀疏规则库下的线性插值推理方法

目的模糊插值推理逐渐成为处理稀疏规则库的重要推理方法。为了保证推理结果的还原性和模糊集的正规凸性。方法综合考虑已知规则前件和结论模糊集的位置和几何形状,利用拉格朗日方法。结果给出了一种可以用于解决多重多输入多输出模糊稀疏规则库条件下的推理问题的线性插值推理方法。结论实例验证效果较好,且计算简便,可以为设计模糊控制器提供一个有用的工具。     

基于案例和规则的混合推理机制及其应用

提出一种基于案例和规则的混合推理机制求解产品概念设计方案.通过案例匹配方式寻求方案设计结果,在相似度达不到要求的情况下转入规则推理进行修正设计.针对案例推理中案例检索的准确度和效率低下等问题,采用粗糙集理论对产品已有的案例库进行处理,得到案例特征属性的真实权重,提高了案例检索准确度;运用层次聚类和K-means聚类相结合的混合聚类算法对案例库中的案例进行聚类并形成索引,提高了案例检索效率.通过摩托车概念设计应用实例验证了该文方法的可行性和有效性.     

基于双参数方法的故障诊断不确定性推理问题

不确定性推理问题是专家系统需要解决的基本问题之一,已有的不确定性推理方法在规则的应用要求、加权推理及规则参数获取方法方面具有局限性。该文在分析、归纳、总结不确定性推理相关问题的基础上,提出了基于充分性参数和必要性参数的不确定性推理方法。该方法能够表示具有复杂不确定性加权关系的诊断规则,并且能够根据规则的约束条件,通过数值计算获取规则的不确定性相关参数。该方法在已开发的诊断型专家系统中得到了应用,经验表明该方法是行之有效的。     

实例推理和规则推理在CAD中的集成研究

基于实例的推理（CBR）和基于规则的推理（RBR）是知识工程中两类实用有效的推理方式，其逻辑学基础是类比推理和演绎推理。在复杂内、病态结构的设计问题求解中，上述两类推理方式都得到了广泛而独立的应用。提出一种将CBR与RBR集成的方法，即根据设计过程中各阶段的特点，灵活使用实例推理和规则推理策略去解决工程设计问题， 可提高设计问题求解的效率和有效性。     

复杂机械产品设计知识推理方法及软件系统

复杂机械产品设计涉及的领域知识广泛,类型复杂．基于实例的推理方法是知识推理中的一种重要方法。特别适用于复杂机械产品的设计知识推理．本文采用基于实例的推理方法,设计了复杂机械产品设计知识推理流程．在此基础上,提出一个快速实例检索流程,并给出了快速实例推理相似度计算方法．根据上述理论和方法,开发实现了一个复杂机械产品设计知识推理系统．     

听力理解中判断推理的方法

判断推理是听力理解的重要技能之一。推理障矿影响听力理解水平的提高。本文按语音规则、语法规则、逻辑规则分类,结合实例,介绍了听力理解中的推理方法。希望对学生掌握听力判断推理技能有所帮助。     

RIMER专家系统的设计与实现

基于证据推理的置信规则库推理方法（RIMER）被提出,由此产生了一种新型专家系统—RIMER专家系统。该专家系统提出了一种新的规则——置信规则,采用证据推理方法实现系统推理,并且拥有自学习的能力。本文给出了建立专家系统的步骤以及该系统在曲线曲面函数逼近中的应用实例,结果显示具有自学习能力的RIMER专家系统能够很好的逼近原系统,该系统具有很好的建模能力。     

基于机器学习的类型推理方法综述

类型推理是一种轻量级的形式化方法,通过对程序变量和语句的类型这些关键信息进行推理,可以更好地理解程序行为.传统的类型推理方法依赖于语法规则与类型推演规则,然而,随着软件技术的发展,在动态语言等新的软件应用场景中,传统的类型推理方法在缺乏运行时信息的时候无法在静态对类型进行推理.针对这些问题,近年来出现了很多基于机器学习的类型推理的方法.基于机器学习的方法,可以利用已有的动态类型信息,对新程序的类型进行静态的类型推理.文章系统地总结了各种基于机器学习进行类型推理的方法,总结其特点和存在的问题,并讨论了未来可能的研究方向.     

规则Petri网的推理策略的研究

本讨论了规则Petri网的可交换性，给出了规则Petri网的三种推理策略以及并行推理和冲突仲裁的推理方法。     

基于重心模糊插值推理方法的改进

在稀疏模糊规则的条件下，采用传统的合成推理规则方法毫无结论可言，插值推理方法则能得出很好的结论，然而目前的插值推理方法尚不尽完善。本文在分析了HuangZhi-he和ShenQiang提出的基于重心插值推理方法的基础上，提出一种基于重心的通用模糊插值推理方法。使用该方法，不仅可以改进原方法只能用于三角形隶属函数的缺点，同时还能应用于梯形隶属函数，并且保证了最后结果的凸性并扩展到多维规则条件下的推理；最后通过实例加以说明。     

CBR和RBR在GSM无线网络优化中的应用

基于案例的推理（CBR）和基于规则的推理（RBR）是人工智能中两种实用有效的推理,通过CBR和RBR在GSM无线网络优化中的应用,着重探讨了合并两种推理技术的知识表示和推理机制。     

基于知识的汽车覆盖件可制造性评价系统

提出了一种基于知识的汽车覆盖件可制造性评价系统结构，研究了实现系统的关键技术．该系统将基于成形工艺知识的定性分析与基于反向法有限元数值模拟的定量分析相结合进行覆盖件的成形性分析，利用成本知识估算覆盖件及其模具的制造成本．其工作流程为：首先，利用基于事例推理／基于规则推理的混合推理技术对覆盖件实体模型进行结构工艺性分析；其次，调用反向法有限元软件模拟成形过程；然后，再次利用上述混合推理技术进行覆盖件工艺方案设计；最后，利用基于事例推理技术和经验公式，估算覆盖件及其模具的制造成本．该评价系统将覆盖件成形性分析和制造成本评估有机结合，在早期设计阶段，就能对覆盖件设计方案快速、全面和比较精确的评价．     

EPC合同争端预警及案例分析

鉴于 EPC合同争端具有涉及的关系复杂、合同索赔数额较大、阻碍合同履行的后果严重等特点,为了预防、警告和跟踪争端,根据争端产生某些征兆性比较强的信息,综合运用推理理论、粗糙集理论、熵权法和欧氏距离检索法,构建定性与定量相集成的案例推理与规则推理融合（CCBR＋RBR）模型来预防和警告有可能发生的争端并进行实时跟踪。通过收集相关案例并建立案例库,应用CCBR＋RBR 模型进行分析EPC 合同可能产生争端的各种因素,并通过案例分析验证模型对EPC合同争端预警的实现。     

高速卷接机组集成故障诊断方法的研究与实现

为实现对高速香烟卷接机组故障的快速高效诊断,针对其故障知识的复杂特性,研究了RBR,CBR,ANN等推理算法的特点,提出利用树型结构进行故障分类,利用串行混合推理进行故障定位,采用RBR,CBR和ANN相结合进行集成故障诊断的策略,确定了推理流程,完成了系统的开发,通过联机测试进行了系统验证.     

CBR和RBR的无人机自主空战战术决策

针对空战中无人作战飞机战术决策自主化问题,提出了基于案例推理（CBR）和规则推理(RBR)的战术决策方法。在剖析战术决策案例特征的基础上,设计了一种基于框架结构的案例表示方法,并引入结构相似度和云模型理论,以改进传统的最近邻检索算法。最后,利用基于案例推理和规则推理设计的战术决策GUI界面,能够快速地从库中检索出与当前空战态势最匹配的战术决策源案例,证明了该方法具有较好的有效性。     

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相结合的农业专家系统的研制

简要介绍了基于规则推理建立传统专家系统中遇到的一些问题，同时对基于案例推理的方法进行简单描述，提出了将两者相结合的农业专家系统，设计了该专家系统的整体结构图和工作流程，并对实现系统的部分关键技术进行探讨和构想；最后以马铃薯病害决策为例介绍了系统的工作步骤，验证了以此提高求解问题的可靠性，增强了系统在实际应用中的适用性。     

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。     

浮选过程混合智能优化设定控制方法

浮选过程关键工艺指标精矿品位和尾矿品位难于在线测量,且与控制回路输出之间的动态特性具有如下综合复杂性:强非线性、强耦合,难以用精确的数学模型描述,随生产边界条件而变化,因此采用传统的基于数学模型的优化控制方法难以保证品位指标在合格的范围内.通过将基于案例推理的预设定模型与基于RBF神经网络的软测量模型以及基于规则推理的前馈、反馈补偿模型相结合,实现了在工况发生变化时对磁铁矿浮选过程设定值的优化控制.该方法成功应用于某选矿厂浮选过程,应用效果表明了该方法的有效性.