产品配置设计中知识库的研究

目的 为有效地进行产品配置设计过程中使用的各种设计知识、方法和案例,需要构建产品设计知识库.方法 构建基于SmarTeam平台的知识库引擎,采用实例推理和规则推理相结合的方法,实现知识的智能检索和问题求解.提出了主要采用复合知识表示(框架/规则)方法和模糊知识表示方法建立机械产品的配置设计知识库.结果 通过配置设计知识规则的建立和表达,实现了配置设计知识的统一表达.结论 有效地支持了配置问题的快速求解和柔性配置设计的快速实现.     

模糊描述逻辑的统计缺省扩展

该文对模糊描述逻辑进行统计缺省扩展,它以模糊描述逻辑为主要框架,将模糊或不精确知识的表示与推理有机地整合在一起,通过在模糊描述逻辑中引入统计缺省推理,构建了一种同时具有TBox,ABox和统计缺省规则的知识库系统.     

基于领域本体的知识库架构和实现

知识库是基于语义的信息检索进行推理和知识积累的基础和关键,而本体Ontology则是知识库的基础.对基于本体的领域知识库架构及知识推理系统进行了分析研究,以高中生物学知识库的构建为应用背景阐述了领域本体概念树的抽取过程,并应用建模工具Protégé构建了OWL语言描述的生物学领域知识库实例,为下一步实现知识推理完成了知识表示.     

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。     

模糊关联规则格的规则提取

针对模糊属性事务数据库提取模糊关联规则的问题,采用模糊概念格与模糊关联规则相结合的方法,实现格节点与属性项集的对应关系,提出模糊关联规则格理论,在渐进式建格算法基础上对格节点相应修改,给出了适用于动态数据库的模糊关联规则格的构建思想.利用模糊关联规则格挖掘关联规则,与采用Apriori算法计算频繁项目集获取规则相比较,容易获得用户感兴趣的关联规则,同时减少冗余规则的生成,使挖掘算法得到优化.     

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.     

基于概念语义网络图的RDF知识推理研究与实现

当前，在语义Web中，基于OWL、RDF的知识表示、知识推理成为了研究和应用的热点。文章介绍在常用软件领域知识中。基于RDF知识库的概念语义网络图的构建和知识推理的相关算法。     

基于量化概念格的关联规则挖掘

在概念格的内涵中引入等价关系并将其外延量化 ,得到量化概念格。利用量化概念格可以清晰地表示知识 ,从而便于挖掘包括关联规则在内的多种规则 ,与经典的 A priori算法相比较 ,规则表示更简捷、直观 ,尤其重要的是用户可根据自己的兴趣交互地挖掘关联规则 ,不需要计算频繁项目集 ,因而提高了挖掘规则的效率 ,适用于大型数据库中关联规则的挖掘     

一种基于知识规则推理的C++实现方法

提出了一种决策支持系统中基于产生式规则的知识表示和推理的C＋＋语言实现方法，该方法把规则的结构和推理定义成规则类，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链表从而组成知识库，推理的过程由知识库中各规则实体提供的方法完成，通过设计的实例表明，该方法是简单高效的。     

基于知识的心电图自动诊断系统的设计

介绍了基于知识的心电图自动诊断系统的系统构成及设计过程中采用的关键技术.模拟了现实世界心电专家根据心电图进行诊断的思维方式,揉进了可能性理论和模糊理论的概念,同时又避免了复杂的推理过程.其心电图病理数据库由知识库和规则库两部分组成,采用数据库形式存储.推理诊断系统采用数据驱动的正向推理结合基于CF模型的不精确推理.推理诊断系统与知识库和规则库的实际存储内容没有必然联系,所以适用于诊断型的专家系统.     

专家系统中的模糊知识表示及推理研究

结合一种基于特征的零件可制造性评价模型,论述了基于模糊理论的知识表示方法和推理方法,使用隶属函数和模糊规则表示知识,使用匹配度最大优先法和加权证据综合评判算法进行推理研究.     

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.     

一种扩展的模糊描述逻辑

为了提高对复杂模糊信息的表示能力,提出一种扩展的模糊描述逻辑.扩展模糊描述逻辑引入模糊概念和模糊关系的截集形式作为原子概念和原子关系,继承经典描述逻辑中的概念构造器和知识库形式,建立新的知识表示逻辑体系.定义了扩展模糊描述逻辑的语法结构、语义解释、知识库形式以及基于可满足性的推理问题.通过与模糊描述逻辑的比较,阐述了模糊描述逻辑可转化为扩展模糊描述逻辑,从而例证了扩展模糊描述逻辑具有比模糊描述逻辑更强的表达能力.     

基于本体的网络设备脆弱性知识库构建

针对网络设备脆弱性分析与预测,提出一种基于本体的网络设备脆弱性知识库构建方法。该方法将知识库构建分为3个部分：基于通用缺陷列表(CWE)构建网络设备脆弱性本体,形成脆弱性领域语义知识;为解决网络设备脆弱性数据获取难度大的问题,设计开发并发爬虫工具,高效构建网络设备脆弱性数据库;为提升关联规则挖掘效果,借助脆弱性领域语义知识,将构建的脆弱性数据库中、低层级脆弱性提升为高层级脆弱性,提高项集支持度,采用Apriori算法挖掘网络设备和脆弱性之间的关联规则。实验结果表明：构建的网络设备脆弱性知识库中包含更多网络设备和脆弱性关联规则,根据关联规则可对网络设备脆弱性进行有效分析与预测。     

模糊推理系统在汽车温度调节中的应用研究

客观世界的知识表示一直是人工智能科学研究的热点。本文采用三角形和梯形隶属度函数来描述模糊的概念,建立了模糊推理系统的推理规则,利用模糊推理技术对汽车室内温度调节系统进行智能控制,解决了汽车室内温度难以控制的问题。     

基于概念格和Apriori的关联规则挖掘算法分析

概念格通过概念的内涵和外延及泛化和例化之间的关系来表示知识,因而适用于从数据库中挖掘规则的问题描述;在概念格的内涵中引入等价关系并将其外延量化,得到量化概念格;利用量化概念格挖掘关联规则,与采用Apriori算法计算频繁项目集获取关联规则相比较,不需要计算频繁项目集,容易获得用户感兴趣的关联规则,同时减少了大量冗余的规则,提高了挖掘效率。     

一种通用型模糊环境智能故障诊断系统的实现

描述了基于模糊环境智能模型和专家系统知识推理的,可通用于工业现场大型设备机组的故障诊断与维护系统的设计思想和实现方法。系统构造以主要功能模块协同工作的模糊规则为设计主线,在此基础上,通过对规则的进化与更新来提高与完善系统的整体性能。针对知识库维护相对不便的问题,结合工业现场故障诊断的特点,详细介绍了专家系统诊断平台的系统框架、知识表示、推理方法和主要实现技术。实践结果表明,该系统运行效果良好。     

基于描述逻辑的概念检索模型

针对当前的概念检索模型存在没有语义特征的词典和缺乏知识库层面上的推理机制等问题,采用具有很强的表达能力和可判定推理功能的描述逻辑来实现概念的扩展检索.设计了一个基于描述逻辑的概念检索模型,并对其核心的推理算法作了进一步扩展,给出了相应算法的数学定义及其知识库的逻辑描述,并据此采用Jena和Racer推理引擎实现了一个基于描述逻辑的汽车导购的概念检索系统,可向用户提供有关汽车的分类、性能、报价等信息.实验结果表明:基于描述逻辑的概念检索模型实现了有效的隐含语义的检索,并通过关联概念联想实现了良好的用户启发和信息导航.     

面向开放式信息抽取系统的知识推理验证

开放式信息抽取系统是从Web等非结构化文本中挖掘知识的主要途径,但其抽取结果往往存在大量噪声,对知识发现以及知识库构建产生较大影响。提出一种基于概率软逻辑模型的知识推理验证方法,该方法首先使用一阶逻辑语言对知识抽取结果进行转化和推理,并且在推理过程中引入本体规则进行约束,在此基础上,建立推理规则的自动学习机制,解除传统规则推理对于实体解析规则的依赖,进而实现对知识的自动推理和验证。经实验对比验证,该方法具有更优的算法性能,实现了规则的自动学习,提高了知识推理效率,对验证知识的语义规范性和正确性有积极作用。     

基于关系模型的规则表示方法及推理设计

知识库是将传统的数据库技术和人工智能技术结合的产物,也就是说,知识库不仅能管理事实还能存贮和管理规则．对传统的产生式规则进行改进,并提出基于关系模型的规则表示方法,并利用功能强大的DBMS来实现规则的推理过程．