面临不一致时进行一致性推理的语意研究

讨论了一种新的逻辑,这种逻辑允许一个智能体在有不一致性存在于其信念集的情况下进行一致性推理．首先解释了这种逻辑的语意,然后给出了基于这种逻辑的一些推理规则和公理,最后用一个实例讨论了这种逻辑的应用．     

一种一致性的不确定性推理模型

将修正了的ＭＹＣＩＮ的可信度因子ＣＦ与ＰＲＯＳＰＥＣＴＯＲ的两种规则的不确定度量充分性和必要性度量ＬＳ,ＬＮ,放在ＢＡＹＥＳ框架下进行综合考虑,建立ＣＦ与ＬＳ,ＬＮ的函数关系,最后用实例说明了此模型的计算方法与主观ＢＡＹＥＳ方法的结果是一致的     

内逆P-信息智能融合与属性析取扩展关系

逆P-集合是由内逆P-集合与外逆P-集合共同构成的动态模型。逆P-推理是由逆P-集合生成的动态推理,它由内逆P-推理与外逆P-推理共同构成。利用内逆P-集合与内逆P-推理交叉、渗透,给出内逆P-信息智能融合生成与它的属性特征、信息智能融合度与信息智能融合系数概念、外-信息智能融合环定理与融合度-融合系数定理,最后给出内逆P-信息智能融合与它的属性析取扩展结构与属性析取扩展定理。     

基于 ANFIS云推理的网络学习评价

将云模型与ANFIS结合,利用云模型代替模糊神经网络的隶属度函数,构成ANFIS云推理网络并应用到学 习效果评价中.实验表明,ANFIS云推理网络是一种有效的学习评价工具,抗干扰能力较强.     

知识获取过程中推理偏差的机制探索

根据前期实验结果提出了对知识获取过程中推理偏差原因的一个解释模型.承认认知结构中存在两个系统,其中启发式系统自动形成一种关系直觉,当要求回溯时系统会主动寻找原因,个体才可能发现偏差.分析式系统把推理内容按重要性分解后进行不同程度的加工,对推理重要的部分只有在后期加工中才能得到理解;随后产生若干个近似的虚拟任务,根据比较结果作出反应;与此同时对任务完成情况进行评估,如果认为没有圆满完成任务,就会体验到推断偏差.这一模型对于教育教学具有一定的启迪价值.     

突发事件案例表示方法

案例表示是案例推理的基础,突发事件案例涉及到大量非结构化的信息,如何有效地将海量信息整合成案例是案例表示的关键。该文针对中国突发事件的特点,结合信息来源,给出了突发事件案例应包括的要素,针对结构化信息和非结构化信息提出了不同的表示方法。对于结构化信息,使用模糊集合的方法定量表示,以隶属度函数代替单一的数值;对于非结构化的文本信息,通过对3种关键词提取方法的比较研究,选择了基于词语共现概率的改进方法提取关键词,利用提取结果进行信息抽取。整个案例被表示成包含定量化数据和抽取文本的半结构化形式,前者主要用于案例匹配,后者记录了案例的详细内容,用于提供决策支持。这种表示方法为进一步的案例推理奠定了基础。     

外P-推理与外发散信息的搜索-发现

利用P-集合得到P-推理(packet reasoning),P-推理是由内P-推理(internal packet reasoning)与外P-推理(outer packet reasoning)共同构成的.P-推理是一个动态推理,具有智能特征;外P-推理生成的信息具有外发散特性,把这种特性应用于未知信息查找中,提出了外发散信息等概念;并对外发散信息进行了研究,给出了几个基本理论结果;并由这些结果得到外发散信息的外P-推理搜索算法;最后给出应用实例.     

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.     

机器人多传感器数据融合的两级结构及途径

机器人多传感器数据融合已成为一个活跃的研究领域,然而关于融合模型与途径的系统阐述是缺乏的。该文从信息处理的角度归纳出了一个数据信息融合的两级结构模型,数据级和证据级融合。这一模型较好反映了信息融合的本质.根据这一结构,又给出了运用Biyes参数估计和Dempster-Shafer证据推理相结合的多传感器数据融合的一般途径和步骤,最后加以例证。     

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。