知识表示综述

本文对知识处理的核心问题之一－知识的表示进行了全面的综述，介绍了一阶谓词逻辑，规则，语义网络，框架，脚本等目前最常用的知识表示方法，最后，对知识表示的发展趋向作了展望。     

一种基于平面的知识表示及组织方法

叙述了一种用平面表示和组织知识的方法，平面以框架实现。该方法适用于比较复杂的问题领域，有利于知识库的结构化，是一种灵活方便，通用性较高的知识表示及组织方法，文后给出了该方法的一个使用实例。     

一种产生式系统的扩展方法

产生式系统是一种应用广泛的知识表示和知识推理方法，但具有大规模规则库的产生式系统，其知识的组织与管理越来越困难，推理效率也越低。该文采用关系模式表达知识，利用关系数据库技术，提出了一种行之有效的方法，适合大规模产生式系统的设计。     

基于人工智能中知识表示的可拓工程方法

研究了基于人工智能中知识表示的可拓工程方法 ，并以此讨论了具体解决该问题的方法.     

基于VC和VIP的面向对象知识表示

知识表示是人工智能研究的基本问题之一。通过在 Visual C+ +的类中引入Visual Prolog的推理机制提出了一种基于 VC和 VIP的面向对象知识表示方法 ,完善了 Visual C+ +对象的推理功能 ,进一步增强了面向对象的知识表示能力以及 VisualProlog的接口和计算能力 ,并通过实验验证了方法的性能     

和种面向对象推理模型及其知识表示

在面向对象的语言环境下，分析设计了一个以产生式为基础、将谓词逻辑与过程表达相结合的通用推理模型（RBIM）。模型以面向对象的知识表示为基础，将命题对象、谓词对象和过程对象作为规则的基本组成元素，能提供良好的知识表示接口。     

基于Topic Map的知识表示技术研究

以Topic Map主题地图作为语义Web信息描述模型,阐述了Topic Map在Web资源组织中的作用和地位,研究了TM结构化知识表示向形式化逻辑的映射机制,以及基于TM的知识推理的实现.     

联想知识空间理论与应用的研究

在综合集成的智能系统中存在着多个领域的知识，怎样合理地组织这些知识以使智能系统有效地在不同领域进行推理则一直是困扰人们的问题，为此，提出了联想知识空间的一些基本理论．同时研制了一个实现系统———ＤＦＧＣＳ     

知识矩阵表示

知识表示是一切人工智能算法得以运行的基础,它能够把人类知识表示成机器可以处理的数据结构。本文介绍知识矩阵表示,它可以从知识表示的根本上简化算法的运行过程并提高算法的运行效率。具体地,本文首先将时态推理中的13种区间关系表示转化成5×5矩阵,在此基础上,时态关系演算与传播可以通过矩阵计算获得。然后,将产生式规则的相互关系转化成矩阵,并编码成一个计算公式,它是一个不确定性推理的数学模型。最后,将样本关系表示成矩阵,一次计算就可以获得K值和K个最近邻点,它可以将KNN分类的懒惰学习部分模型化,即转化成数学模型。除此之外,本文展望知识矩阵表示未来的工作,提出知识矩阵表示需要针对不同的应用定义不同的演算方法。     

一种能实现专家系统自我检验的知识表示方法

文中介绍知识工程的一种新的知识表示方法。这种方法以不同的知识模式表示来自同一知识源的知识。在专家系统的知识库中构成两个知识体,通过两个知识体互弥补,加强专家系统的功能。     

基于合取知识的推理

本文对近似推理作了一些扩展，使其不仅适合析取类型的知识，而且也适合合取类 型的知识。     

面向推理的知识图谱表示学习方法综述

知识图谱以其错综复杂、信息密集和语义关联的特征,推动了知识应用以及神经网络学科的发展。知识表示学习方法的发展以及日益增长的认知智能需求,使得知识表示与推理成为当前知识图谱和自然语言处理领域的研究热点。得益于良好的知识表示学习方法,基于表示学习的大规模知识推理已在相关数据集上得到验证。文章主要展开如下工作:(1)对已有表示学习与推理方法进行梳理,将知识图谱推理方法划分为:距离模型方法、双线性模型的语义相似度方法、神经网络学习方法和图神经网络学习方法;(2)对未来知识图谱表示学习与推理方法进行展望。知识图谱的表示学习与推理方法的发展,对推动整个知识社区和强人工智能发展具有重要意义。     

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．     

基于本体的服装知识表示方法研究

领域本体提供了丰富的概念集,是领域知识共享的基础。采用领域本体来表示服装领域知识,可以有效地实现知识共享、复用和检索。分析了服装知识的特点,开发出服装领域本体,建立了概念及概念之间的约束关系来表达服装领域知识,用本体表示语言OWL对其进行表示,作为面向服装的知识管理系统开发平台的知识来源。     

机械设计专家系统中知识的统一表示技术

知识表示(Knowledge Representation)是人工智能研究中的一个中心课题,也是建造专家系统首先必须解决的关键问题之一。本文首先从机械设计的任务级别,设计任务所需的知识,设计的组织过程,设计的核心,设计的解等出发,深入研究了机械设计的任务特征。在此基础上,进行了机械设计设计阶段的划分,详细讨论了各阶段设计知识尤其是其中设计专家的元知识可能的形式、特点,据此提出了相应知识的统一表示技术。     

一阶谓词逻辑在人工智能知识表示中的应用

用一阶谓词逻辑的形式语言讨论了自然语言的形式描述、数学知识的形式表述、在人工智能中智能行为过程的描述等。总结用一阶谓词逻辑的形式语言表示具体知识的步骤,以及这种知识表示法的局限与应当进一步研究的问题。     

IGDSS知识表示及其推理机制研究

近年来,人工智能技术迅速发展并已取得丰硕的成果,但在理论上,还很多问题需要进行研究。其中,知识表示和推理技术等问题还有待于做进一步的研究。本文根据IGDSS的研究现状、研究课题、发展趋势,以实现柔性的、开放的IGDSS知识库为目的,利用人工智能和知识工程关于知识表示、知识推理思想和技术,结合面向对象方法和智能代理,在现有网络环境的基础上,研究IGDSS知识表示及其推理机制的实现方法,促进IGDSS知识系统向标准化、模块化、集成化、可重用性、开放性的方向发展。     

采用扩展标记语言的知识表示方法

知识表示是人工智能与专家系统中的重要问题。本文提出将扩展标记语言ＸＭＬ用于加识表示,以实现语法独立、可扩充、适用于分布式系统的知识表示方法。     

一种面向对象推理模型及其知识表示

在面向对象的语言环境下,分析设计了一个以产生式为基础、将谓词逻辑与过程表达相结合的通用推理模型(RBIM).模型以面向对象的知识表示为基础,将命题对象、谓词对象和过程对象作为规则的基本组成元素,能提供良好的知识表示接口.