基于本体构建的应急案例库的研究

应急案例的存储多数以文本类型以及图表形式,难以为计算机理解。针对上述情况,提出基于本体构建的应急案例库的方案,并用OWL语言对应急案例库进行描述,提高应急决策支持系统效率。     

基于模糊Petri网的动态知识表示与推理方法

针对专家系统知识库中的知识具有模糊特性以及知识库需要频繁更新的特点,设计了一种基于模糊Petri网的动态知识表示与推理方法。该方法利用实际环境中的数据,通过学习来调整知识模型的权值、阈值和确信度等参数,从而实现知识库的动态实时更新。此方法同时结合了产生式知识表示方式和神经网络知识表示方式的优点:知识模型结构清晰,参数意义明确;具有学习和并行推理能力。仿真实验结果表明,经过训练调整后的知识模型具有更高的准确度。     

采用属性文法的知识表示及推理方法

本文利用属性文法表示不确定性的知识,并采用这种形式化的知识给出了进行不精确推理的方法。本文提出的方法为不确定性知识的表示及其推理提供了一个良好的支持。     

基于时态逻辑的知识表示研究

讨论模态逻辑和时态逻辑,定义时态逻辑的四个时态算子,探讨了对象模型,提出了时态逻辑对象模型,研究了对象知识表示,给出了基于时态逻辑的知识表示模型和一个对象知识案例,结果表明时态对象模型可以有效地表达知识.     

基于关系数据模型的知识表示与知识获取算法研究

基于关系数据模型,提出了知识表示的属性理论,并研究了属性理论中知识表示的基本方法;给出了一种基于属性理论的知识获取算法。经实际应用证明,该理论和方法具有实用参考价值。     

知识表示语言GKL

本文描述一种知识表示语言GKL。该语言将面向对象的方法与模式匹配技术有机的结合起来,提供了多种模式描述机制和模式功能,知识的结构描述,搜索和推理机制都由模式和知识对象提供。知识工程师通过GKL可方便的对知识世界进行简明的结构化的描述,用户可以方便的操纵知识库。GKL还可描述分布式知识并提供了不确定匹配功能。     

由语义网络语言的知识表示到谓词逻辑的转换

语义网络作为表示知识的主要方法成为常识知识库组成的主要形式,从而引出知识库的维护及推理所要解决的问题。在研究中发现,将面向对象技术引入语义网络的研究,是目前的发展方向之一。特别地,对关系的继承属性的形式转换是本文所关注的。文章首先提出从语义网络到谓词逻辑这两种形式进行转换的基本操作,并给出由语义网络表示转换成谓词逻辑形式表示的算法。     

疾病预诊系统知识表示模型的研究

本文主要分析了多种知识表示方法的特点,针对疾病预诊系统提出了基于三层B/S架构的模式,并分析设计出适用于该系统的知识表示模型。     

基于知识表示学习的公共计算机课程管理研究

为解决假负例和零损失问题, 将 Transformer 网络结构用于提取知识库中的实体描述信息, 用带有约束性的自注意力机制寻找最能表达实体意义的表示子空间以增强实体的表示能力, 引入对抗生成网络思想生成负样本, 提升了知识表示能力。 该方法在公共计算机课程知识图谱的构建中, 清楚描绘了课程知识点间的内在关系, 对于指导课程设置与进度安排, 引导学生学习具有十分重要的意义。     

基于本体的初中数学大纲知识表示方法研究

目前领域本体的构建,还缺乏系统有效的针对特定领域的工程化的方法。本文介绍了本体相关的基本理论,结合斯坦福大学的本体构建七步法实现了基于本体的初中数学大纲知识表示,分析和归纳了领域本体构建的一般步骤和方法,并对本体构建方法存在的问题提出了看法。     

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。     

基于特征匹配模块和层次知识库的入侵检测系统的实现

提出了一种基于特征匹配模块和层次知识库的IDSPMHKR系统模型,在其中加入历史规则和方法,根据最近访问出现次数较多的规则在不久的将来出现的频度也会较高的特点,设计了EDSPMHKR的层次知识库用来在最短的时间内发现入侵规则,以提高入侵检测系统的实时性;采用KMP算法进行入侵规则的模式匹配,可以降低查找时间,提高系统的综合性能.     

基于可计算性逻辑的知识表示与推理

以可计算性逻辑的完备子集CL4为基础进行知识表示, 将知识分为简单知识与一般知识. 通过分析知识库系统的特点和需求, 给出了采用正反向混合推理方法的推理机设计, 并举例说明以CL4为基础的知识库系统, 具有能够表达和查询更细致的知识、 便于用户和系统交互的优点.     

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。     

基于本体的复杂产品协同设计知识库建设及验证

采用本体化知识库开发方法与技术,构建了高速旋转机械转子轴承系统协同设计知识库,并对其功能进行了验证.利用Protégé本体开发平台,对高速旋转机械转子轴承系统多学科设计知识进行了本体论建模,并开发了采用OWL语言描述的设计知识本体库.采用Jena技术框架,通过本体库与知识库的映射,完成了该类复杂产品协同设计知识库的建设.以两跨转子轴承试验台的设计作为工程应用案例,通过实现设计知识共享、重用和异构系统的互操作,对知识库原型系统的摩擦学设计模块、仿真及试验数据协同分析模块的功能进行了验证,验证结果表明,基于本体理论构建的知识库可有效服务于复杂产品的协同设计.     

基于语义Web的自动推理技术研究

本体论是语义Web的逻辑基础,语义Web研究的主要目的就是扩展当前的万维网,使得网络中的信息具有语义.语义Web出现的目的是为了解决机器和人对知识理解的问题,因此,可以在语义Web的基础上展开推理.以此为思路,首先分析了语义Web的逻辑基础,然后对语义Web的推理形式进行了研究,最后在此基础上提出了一种有效的推理系统,该推理系统解决了传统专家系统中知识表示形式所带来的一些问题,并且能够使建立的知识更好地共享.     

基于Agent与个人知识本体的搜索系统研究

传统的信息搜索模型缺乏语义理解。而本体是对共享概念模型的明确的形式化规范说明,提供基于语义的知识表示和共享。本文通过引入个人知识本体,综合利用智能Agent的主动性、协作性、移动性等特性,采用协同式过滤的基本原理,提出了基于Agent与个人知识本体的个人搜索系统,有效地提高了检索效率。文中提出了通过不断的学习用户的反馈信息,对个人知识本体中的概念进行修正的算法,并探讨了多Agent协同信息过滤技术在搜索系统中的应用。