演绎推理可以得到新知

演绎能否得出新知?这是逻辑史上长期未获得解决的问题.并且认为新知智能通过归纳和类比获得,剖析了人们对演绎推理的误解,用事实说明演绎推理可以得到新知.     

基于案例推理技术在刑法定罪量刑系统中的应用研究

从基于案例推理技术的理论出发,采用物元的知识表示方法,定义了物元可拓与或网.结合物元表示法,提出一种更为通用的、有效的设计案例表示形式,即案例的四级层次表示方法,并结合刑法定罪量刑系统设计的具体特点,给出刑法定罪量刑系统案例的检索与匹配算法.     

基于知识的汽车覆盖件可制造性评价系统

提出了一种基于知识的汽车覆盖件可制造性评价系统结构，研究了实现系统的关键技术．该系统将基于成形工艺知识的定性分析与基于反向法有限元数值模拟的定量分析相结合进行覆盖件的成形性分析，利用成本知识估算覆盖件及其模具的制造成本．其工作流程为：首先，利用基于事例推理／基于规则推理的混合推理技术对覆盖件实体模型进行结构工艺性分析；其次，调用反向法有限元软件模拟成形过程；然后，再次利用上述混合推理技术进行覆盖件工艺方案设计；最后，利用基于事例推理技术和经验公式，估算覆盖件及其模具的制造成本．该评价系统将覆盖件成形性分析和制造成本评估有机结合，在早期设计阶段，就能对覆盖件设计方案快速、全面和比较精确的评价．     

基于知识的铝型材挤压模具集成设计系统

提出了基于知识的铝型材挤压模具集成系统的框架，研究了事例推理技术(CBR)在铝型材挤压总体事例建模中的实现以及面向铝型材挤压成形过程的仿真方法．总结了集成知识模型中的几何处理技术，提出了基于CAD平台进行几何处理的基本原理并建立了相应的原型系统．     

基于遗传规划的GSBAR学习算法

基于相似关系的广义近似推理方法(GSBAR)需要一个能根据案例数据来确定其函数参数的算法,即GSBAR学习算法。提出了基于遗传规划的GSBAR学习算法,论述了GSBAR学习算法的定义、学习算法任务的简化以及学习算法的组成部分和基本步骤。学习算法的运算实例表明:GSBAR学习算法能够以较大概率搜索到合适的函数参数。GSBAR学习算法提供了根据案例数据来确定GSBAR方法中关键函数的能力,从而使得GSBAR方法具有更好的适应性。     

基于模糊推理的管理数据库的知识挖掘

通过对学生管理数据库中学生的成绩，采用模糊数学中的多重多维模糊推理方法，首先建立了学生成绩数据的模糊推理规则及相应的隶属函数，给出与其对应的多重多维模糊推理模型，在此基础上对学生管理数据库中学生成绩数据进行知识挖掘，给出了学生个人综合素质的分类。与此同时，我们对模糊推理中隶属函数的构造方法、模糊推理过程中合成算子的选择及模糊向量的处理进行了研究，得出了比较满意的结论。     

情态演算在行动推理中的应用

情态演算是专门设计来表示动态变化世界的一个二阶多类语言，它可作为描述动态系统的一个工具，在行动推理的应用中显示出其强大的表示能力和实现能力．在情态演算中，可以对行动进行公理化，可以描述行动的时间性、并发性及agent的信念和知识，可用Prolog实现在开放世界中带有感知行动的规划．讨论并介绍与这些应用有关的基本概念、思想，方法和最新的一些研究成果。     

Associating Memory Through Case-Based Immune Mechanisms for Dynamic Job-Shop Scheduling

Knowledge plays an active role in job-shop scheduling, especially in dynamic environments. A novel case-based immune framework was developed for static and dynamic job-shop problems, using the associative memory and knowledge reuse from case-based reasoning (CBR) and immune response mechanisms. A 2-level similarity index which combines both job routing and problem solution characteristics based on DNA matching ideas was defined for both the CBR and immune algorithms. A CBR-embedded immune algorithms (CBR-IAs) framework was then developed focusing on case retrieval and adaptation methods. In static environments, the CBR-IAs have excellent population diversity and fast convergence which are necessary for dynamic problems with jobs arriving and leaving continually. The results with dynamic scheduling problems further confirm the CBR-IAs effectiveness as a problem solving method with knowledge reuse.     

Application of Uncertainty Reasoning Theory to satellite Fault Detection and Diagnosis

Reasoning theories are divided into certainty reasoning theories and uncertainty reasoning theories.Now,only certainty reason-ing theories use to deitcs are used to detect and diagnose satellite faults.However,in practice,it is difficult to detect and diagnose some faults of the satellite autiomatically only by use of ccrtainty.Fortunately.uncerlainty Reasoning theories are applied to detect and diagnose satellite faults.Uncertainty reasoning theories include several kinds of theories,such as inclusion degree theory,rough set theory,evidence reasoning theory,probabilisticresoning theory,fuzzy,fuzzy reasoningteory,and so on.Inclusion degree theory.rough set theory and evidence reasoning theory are three advanced ones,Based on these three theories respectively.the audhor introduces three new methods to detect and diagnose satellite faults in this paper.It is shown that the methods,suitable for detecting and diagnosing satellite faults,especially uncertainty faults,can remedy the defects of the current methods.     

确定性理论及主观Bayes方法的一个统一框架

本文讨论下列问题:1.提出一个统一框架:假定不确定知识由断言和推理不确定性组成,则其推理形式由AND型结合、OR型结合和COMB(组合)型结合组成.2.讨论在建造专家系统中,处理不确定性知识的确定性理论和主观Bayes方法,并将这个统一框架用于上述二种不精确推理方法,使这二种推理方法进一步系统化.3.讨论确定性理论和确定性因子的定义,提出一个将确定性因子的区间从[-1,1]压缩到[0,1]的方法.