面向KBS分布式知识发现平台的设计

采用Multi-Agent架构的非线性设计模式,研究KBS中领域知识的知识发现方法.给出了一种基于Multi- Agent的并行知识发现模型,并以分布式挖掘技术扩充现有知识发现模型;将该模型应用于KBS中领域知识发现中,设计了一种面向KBS分布式知识发现平台.分析结果表明,该设计方法是一种解决KBS分布式知识发现的可行方案.     

基于知识系统(KBS)的智能冲压工艺设计与应用

提出了基于知识系统(KBS)的智能冲压设计方案，建立了智能冲压KBS系统，构筑了系统的框架体系，分析了系统的知识模型及相关功能模块．基于KBS理论和方法，对冲裁件的工艺性判断知识模型的建立、基于知识向导的自动毛坯排样优化模块的生成、智能化工步排样知识模型的构建和基于知识的压力中心、压力计算知识模型的创建进行了深入的研究，从而可以有效地提高冲压工艺设计能力、知识处理水平和系统的智能化程度．     

基于Multi-Agent的分布式入侵检测模型研究

阐述了Multi-Agent技术和DIDS,提出了一种基于Multi-Agent的分布式入侵检测系统模型,对系统模型的体系结构、多Agent之间协作和安全通信机制进行了详细分析和设计,最后给出模型的初步实验结果和性能分析.     

基于构件互操作的可重用知识系统体系结构

以Fensel可重用KBS软件体系结构为基础,将Fensel适配器按操作功能分裂为2个独立部分,并将agent和CORBA技术引入到KBS中,提出了一种强调知识构件互操作的KBS体系结构,KBS各组成构件被集成为一个有机整体;以此为基础,以多agent和CORBA分别作为任务层 问题解决方法层和问题解决方层 领域层互操作的载体,研究了知识构件间的互操作,实现了问题解决方法和领域知识的高度重用,使可重用KBS能得到实际应用.     

基于知识网格的知识发现模型及应用设计研究

概述了知识网格和并行分布式知识发现,介绍了基于知识网格的知识发现的模型,对网格环境下知识发现应用进行了设计。     

采用知识流理论的高速滚动轴承打滑失效试验台集成设计

为了降低高速滚动轴承打滑失效试验台设计中知识获取的复杂度,结合知识流理论对试验台集成设计过程进行了知识梳理与基于流程分解的知识解耦,在对功能质量约束需求进行分析的基础上研制了打滑失效试验台。提出了一种支持产品全生命周期设计的一体化知识集成框架,并基于这一框架对打滑失效试验台从需求分析直至交付的全生命周期设计过程中的设计知识及其与设计过程的集成模式进行了研究。建立了高速滚动轴承打滑失效试验台集成设计的知识流模型,对试验台集成设计服务及其知识流动情况进行了分析;研究了分布式资源环境下设计知识服务的发布与发现机制,对建立的资源单元进行了基于网络的知识服务注册与发布,以利于分布式资源环境下用户的搜索与发现。研究结果表明,从知识流视角出发对试验台集成设计进行研究是可行的,有助于提高设计效率与质量。     

一种电机设计领域的知识模型

在分析电机设计特点的基础上，提出了一种电机设计领域知识模型。该模型能在同一级上描述定性与定量知识，适合于描述电机设计领域知识。该模型具有结构上的层次性和描述上的相对封闭性，可以保证知识表达的清晰、直观以及系统推理的高效率。同时，文中也给出了模型的推理与控制策略。最后，文章给出了按上述模型建立的异步电动机电磁设计中有关效率目标参数专家决策经验的知识表示实例。     

一种用于知识发现的非精确学习算法

海量数据的快速增长,伴随着数据挖掘技术在人工智能,机器学习与知识工程等领域进入了深层次的研究阶段,从而为非结构数据的知识发现提供了可能.本文采用形式化方法详细地描述了关于非精确规则获取的基本原理和知识发现过程,并提出了一种应用于值为数据类型的知识发现的非精确学习模型,实验表明该算法在非结构数据知识发现领域具有一定的可行性与实用性.     

现代设计知识服务平台框架体系及其知识流动规律

针对已有知识服务平台无法很好支持设计知识的顺畅流动及与设计过程集成的问题,在对拟开发平台进行功能分析及需求分析的基础上,通过引入一体化交付设计及流程规划等理论方法,构建了一种能够有效集成分布式知识资源并促进其流动、支持产品全生命周期设计的设计知识服务平台架构模型.提出了采用设计流程的知识服务集成模式,并分别从宏观和微观层次对设计知识服务平台中的知识流动规律进行了系统性研究.从宏观上提出一种集成式网络资源整合策略,结合实例分析了平台中各种耦合知识流的分层次运行机制,从微观上提出了运用能量视角来揭示设计知识流动的本质规律.通过构建知识场效应模型及单知识能量模型,分析了知识流动过程中的知识场效应及知识集聚效应,研究结果表明,从流程及能量角度进行设计知识服务,其本质规律及其支持平台运行机制的研究是可行的.这些相关研究将为知识流理论的深入研究提供一定的支持.     

蚁群优化算法在分布式知识管理系统中的应用研究

蚁群优化算法已成功地应用于复杂优化问题的求解,但其在知识管理领域的应用还是一个新的研究课题.本文介绍了一种基于蚁群算法的分布式分类规则挖掘算法,同时对多个场地的训练集挖掘,不仅可以获得较高的分类准确率,而且可以充分发挥分布式处理速度快和节省集成存储空间的优势.最后提出了基于群体智能的分布式知识管理系统的多Agent框架模型,并以学生成绩分析为例简单分析了在分布式知识管理中基于群体智能的分布式数据挖掘的具体应用步骤.     

基于知识的银行贷款分类系统

文章主要探讨了基于知识的专家系统 ( KBS)在银行贷款分类方面的应用 ,银行信贷人员藉此可以决定在何种情况下批准贷款 ,从而定性地分析了影响贷款的风险程度 ,它与财务分析相互印证、相互补充 ,为贷款分类结果提供充分和必要的依据。文章还讨论了基于知识专家系统的知识库、数据库、推理机、解释器及知识获取 5个组成部分     

基于OODBMS的设计方法在智能数据库中的应用

在面向对象的方法和人工智能数据库这两种技术的基础上 ,分析了现代数据库的特点 .总结了面向对象的分析方法在数据库管理系统应用中的优点 .说明OODBMS是数据库智能化的一种很好的方法 .用OODBMS方法使数据库智能化是数据库发展的一个重要方向 .并用图形数据库实例说明了面向对象的方法在智能数据库中的具体应用     

一种新型的知识库系统结构体系

针对智能决策支持系统中的知识库系统,提出了一种新的知识库开发模式--知识库系统的增量式开发,即对知识库进行累积开发,确保了知识库系统开发的完善性;基于增量式开发的封装性和可管理性,研究了增量式知识库系统的开发过程,包括知识获取、知识表示以及知识处理,最后预测了知识库系统的发展趋势.     

基于多Agent协作的下载模型研究

针对现有下载方法的不足,提出了一个基于多Agent协作的下载模型.该模型根据协作规则,将下载任务智能、动态地分配给网络上多个Agent,利用多Agent协作快速、高效、灵活地完成下载任务.Agent的知识是在多Agent的协作过程中,通过学习自动产生、完善和优化的.同时,阐述了模型实现的关键技术及解决方案.     

基于关系数据库的知识库的设计

文章利用数据库和知识库各自的特点，将数据库技术和专家系统相结合，把知识存贮在关系数据库中。文章从知识的表示出发，给出一种简单的基于关系数据库的知识库的设计。并且说明了怎么样利用SQL语言对知识库进行正向推理，文章最后给出了一个利用这种知识库进行推理的例子，并实现了编程。     

基于多Agent及Petri网的变压器故障诊断系统

将多Agent技术引入变压器故障综合诊断系统，采用模糊Petri网技术实现建模．该模型中每个Agent代表一种智能知识或智能处理方法，利用Petri网进行知识表示及推理的矩阵运算算法以描述故障征兆与故障的关系，进而达到多Agent之间的协同工作，并利用协调综合Agent给出诊断结果．运用所提出的诊断系统，不但可以充分利用各种故障信息资源，而且可对采用不同诊断方法时的诊断结果进行协调综合，并且在故障信息不全面的情况下也可以做出较准确的诊断结论．实例运算也验证了该诊断系统的快速性、协调性和准确性．     

面向领域的数据驱动自主式知识获取模型及实现

数据挖掘是一个非常有用的工具,通过它能够从大型数据库中发现知识.目前,众多研究者将其主要研究工作放在了数据挖掘的模型与方法等工程技术问题上,对于数据挖掘的一些基础理论问题却研究不足.通过对数据挖掘基本理论的研究,提出了面向领域的数据驱动自主式知识获取模型.并通过一系列数据驱动自主式知识获取算法验证了该模型的有效性.     

基于机会发现逻辑的多智能体系统形式化描述方法

MAS系统中agent的核心能力是其对未来行为的理性决策,因应用环境的开放性和动态变化而具有不确定性。机会发现理论可以在此类环境中发现对主体决策具有重要影响的事件或状态,可用于表达智能行为的协作计算模型。在此情况下,以机会发现理论和时态/模态逻辑为基础,采用基于Kripke框架的机会发现逻辑Lk来研究多智能体系统的形式化描述方法。对Lk的结构及语义进行了详细地描述,并验证了Lk具有可判性且能够在多项式级时间复杂度内实现。     

知识系统建模框架研究

以PSM和本体为核心，构筑了知识系统建模框架，将知识系统结构要素分为需求本体、概念本体、方法本体、控制知识和解释知识，并用面向目标的黑板控制模型有效地将以上诸要素加以集成，将概念本体和方法本体溶入多主体的建模中．并探讨了本体维护和管理的方法．     

Belief and Knowledge Reasoning

Alternating-time Temporal Epistemic Logic (ATEL) which is an important kind of multi-agent cooperation logics only takes knowledge into account, but does not deal with belief of agents. By introducing three kinds of belief operators into ATEL, a new multi-agent cooperation logic named ATBKL (Alternating-time Temporal Belief and Knowledge Logic) was developed. A model checking algorithm was proposed. It is proved that the model checking complexity of ATBKL is the same as that of ATEL, i.e., the presented logic is better for further study of multi-agent systems.