基于医疗智能诊断混合算法的推理机设计

根据医学专家对疾病诊断的思维特点,通过对医疗智能诊断推理机的设计与实现方法的探讨,提出了一种利用正、反向推理相结合的方式对疾病进行初步诊断和鉴别诊断的推理策略。     

基于案例与规则推理的故障诊断专家系统

设计并实现基于案例的推理(CBR)与基于规则的推理(RBR)的故障旋转机械诊断专家系统。采用CBR与RBR串行方式进行推理,优先通过案例匹配方式寻求诊断结果,在不适用情况下转入通用性规则推理,并将诊断结果反馈给知识库进行优化。应用结果表明,该系统诊断结果与实际相符合,且诊断速度快、针对性强。     

基于混合推理技术的蚜虫危害专家系统研究

为了满足蚜虫危害诊断与防治问题对专家系统的要求,根据蚜虫危害诊断与防治的特点和要求,将案例推理技术和规则推理技术引入到蚜虫危害诊断与防治专家系统中.阐述了案例推理概念和工作过程,在具体应用中提出了案例表示和检索方法.并以全新的角度提出了基于案例和规则的蚜虫危害诊断推理机制,给出了专家系统的整体结构,并对各个模块进行了详尽的阐述,最终以一个实例演示了诊断的流程.该系统在实际应用中获得了较好的效果.     

基于多级推理的玉米病虫害专家系统

详细介绍了玉米病虫害专家系统的设计与开发,包括数据库,知识库以及推理机的设计,针对玉米病虫害多样性增加导致传统的专家系统诊断时出现的同一症状对应多个诊断结果的粗糙诊断问题,提出基于多级推理的玉米病虫害专家系统,根据玉米的发病症状,在病虫害的可能性中进行综合判断,以发病时期,发病条件,发病部位为依据采用多级推理机制,以降低推理结果集元素的数量,同时可视知识参与推理,为推理提供感观信息,提高推理的准确性。     

嵌入元级结构的基于事例推理研究

元级推理是智能软件系统中的一种重要机制。本文首先讨论元级推理的作用,原理以及实现策略,然后重点介绍了我们新近的一个面向事例诊断的推理器ＭＧＣＢＤ。本文各节介绍了ＭＧＣＢＤ的知识表示,元级推理框架以及事例检索,匹配和适配过程的设计方法和技术特点,并用一个具体裕列来说明ＭＧＣＢＤ的推理功能。     

基于多模式组合推理机制的确诊方法研究

基于经典专家系统模型建立的疾病诊断系统仅单次性地推理和知识运用,知识资源利用效率低、准确度低、对比度缺失。为此,研究以确诊山羊疾病为例,引入多模式组合推理确诊机制,设计诊断系统体系架构,构造源于概率的自学习贝叶斯推理和基于模式识别的语义距离测度的不同理论背景的多模式组合推理诊断算法。实验结果表明,组合推理诊断模型提高知识库利用率,增加了对比度,准确率达到85%,取得较好的综合诊断效果。     

基于混合推理机制的故障诊断专家系统

多数故障诊断专家系统采用单一的推理机制,或者基于规则的推理,或者基于事例的推理。而这两种推理机制都各有优缺点,采用单一推理机制会造成诊断的不准确性。论文将基于规则的推理和基于事例的推理相结合,设计了混合推理机制。在此基础上,论文设计了一个既有专家知识库,又有故障事例库,具有自学习能力的故障诊断专家系统(AFDES)。实验结果表明,论文设计的混合推理机制是比较有效的。     

基于Rough Set理论的小儿常见病诊断智能超媒体系统

本文主要介绍了用VisualBasic和SQLSever开发的小儿常见病诊断智能超媒体系统以及RoughSet理论在该系统中的应用,包括利用RoughSet理论对该系统中的知识库中的知识进行约简和进行正推理和反推理的方法。RoughSet理论的应用,大大提高了该系统的推理效率。     

防空导弹飞行试验集成故障诊断专家系统*

为了对防空导弹飞行试验中的故障进行有效诊断,在分析现有基于知识、案例、模型、集成神经网络等推理的特点和局限性的基础上,探究了几种集成诊断推理的可能实现方法,再根据防空导弹故障模式特点,提出了一种集规则、案例、结构/功能模型和集成人工神经网络等诊断方法于一体的集成智能诊断专家系统。给出并研究了基于多深度知识、多层次推理的防空导弹诊断系统结构;研究了诊断系统的知识模型及问题求解策略。     

基于模糊推理图的故障诊断

根据系统元件之间的连接结构构建故障诊断模糊推理图,通过对模糊推理图进行化简及模糊运算实现对系统的故障诊断。以观测点作为属性准则形成诊断矩阵,在推理图中按照原因-结果对进行连续推理,获得一个模糊诊断的优先级别排列,以减少故障的排查时间。     

重言衍推系统的试探法自动证明

提出针对重言衍推系统的模仿人类思维方式的生成可读证明的算法:试探法.试探法将待证的命题逐步分解成子命题并构造一颗证明树,对重言衍推系统中的定理证明取得了较好的效果.     

支持规则推理的神经网络模型

本文研究了支持规则推理的神经网络模型，表明通常执行的推理与符号系统在方法上确实相似，只是它们对常识推理提供了更多的方法。CONSYDERR是一种支持常识推理的连接结构，其目的是给出常识推理的一种模型，并纠正传统规则系统中的脆弱性问题。本项工作表明，推理的连接模型不仅实现了符号推理，而且是一种更好的常识推理的计算模型。     

融合案例推理与规则推理的设备采购决策支持系统

对制造行业新产品试制部门的设备采购过程进行了分析，指出其对于整个企业制造过程的重要性，说明采购决策支持系统的引入的必要性，并将基于案例推理与基于规则推理相结合，构造了混合框架的推理系统及相应的案例表示结构，解决了设备采购等复杂决策领域中决策支持系统冗余推理的问题。最后将该混合推理框架及案例表示结构应用于某大型跨国制造企业试制部门的决策支持系统中，取得了较好的效果。     

机器推理的进展与展望

机器学习算法的发展仍受到泛化能力较弱、鲁棒性较差、缺乏可解释性等问题的限制.文中介绍机器推理,说明推理对于机器学习人的知识和逻辑、理解和解释世界的重要作用.首先分析人类大脑推理机制,从认知地图、神经元和奖赏回路,扩展到受脑启发的直觉推理、神经网络和强化学习.进而总结机器推理的方式及其相互关联的现状、进展及挑战,具体包括直觉推理、常识推理、因果推理和关系推理等.最后展望机器推理的应用前景与未来的研究方向.     

正向推理过程分析及UML建模

分析了正向推理专家系统中推理机的工作过程及其特征，使用UML建立了这一过程的use case模型、功能模型、交互模型。利用这些模型对正向推理专家系统的行为进行分析，提高系统的重用层次，改善专家系统的开发过程。     

双向推理系统在初等几何自动解题中的实现*

目前采用较多的初等几何自动推理方法是单向推理法（包括前向推理和后向推理）,探讨将前推法与后推法结合起来进行初等几何的推理。实践证明,对较为复杂的几何问题来说,采用这种方法可以显著提高推理效率。     

医疗诊断专家系统推理机的设计与实现

专家系统是人工智能领域的重要分支,推理机是专家系统的重要组成部分。文中用关系数据库SQLServer2000设计诊断知识库,构造了一个医疗诊断专家系统,其推理机能够有效模拟医生的诊断思维。因此,它可以作为医生诊断疾病的一种辅助工具。根据疾病诊断的要求,仅对医疗诊断推理机的设计与实现方法进行了探讨,提出了一种基于正-反向推理的精确与不精确推理相结合的推理策略,并采用关系数据库和面向对象的技术来具体编程实现,从而提高了推理机的效率,获得了较好的推理效果。     

基于数据库的知识表达与推理研究

本文研究了专家系统的知识表达和推理机制,提出了基于数据库的知识表达方式。这种方式使数据库具有了知识库的功能,使知识更容易表达和管理。同时,提出了满足这种表达方式的推理机制,提高了专家系统的推理效率。     

基于论辩的Agent非单调推理

现有的Agent信念修正、慎思、手段-目的推理等理论和方法大多基于经典一阶逻辑,对不完全的、不一致的知识,缺乏有效的处理机制。基于论辩的Agent非单调推理(包括认识推理和实践推理)理论和方法有望弥补这个不足。不过,作为一个新的研究方向,其基本概念、理论、方法及存在的关键性问题尚有待于澄清和梳理。文中首先介绍论辩的基本概念。在此基础上,分析基于论辩的Agent非单调推理的最新研究进展。最后,讨论存在的关键性问题并指出可能的研究方向。     

基于双向推理的主体框架

文章提出了一个基于双向推理的主体框架FBRA,它是一个混合型的主体框架,主体既是反应的又是慎思的。它的推理内核是正向推理和反向推理相结合。正向推理用于对环境的反应,包括对其他主体的反应。反向推理基于溯因推理,用于信念修正、规划、多主体协调和多主体通信等。