一种基于HornML的Web知识表示方法

论文提出了基于HornML的多级知识单元表示方法,它可以满足Web上对知识表示的要求,它适合于Web上分布式知识的交换和统一存储,具有比较强的表达能力且易于通过扩展Schema增加新的知识表示能力,方便表示Horn子句规则的同时介绍了在其上的推理方法,我们将其应用在网络农业专家系统中,取得了良好的应用。     

农业智能系统开发平台的知识表示与推理策略

针对农业智能系统的知识特点,提出基于框架知识单元和求解知识单元的知识组织结构,同时采用XML作为知识描述语言的知识表示方法,在此基础上采用混合推理的推理策略,并实现了不确定推理．该知识表示方法和推理策略已经在工作中得到实际应用,较以往知识表示方法,在知识获取、知识的直观充分表达、知识扩充、知识模块化、知识共享等方面都取得了很好的效果．     

“知识表示与知识推理”知识体的教学设计

知识表示与知识推理是智能信息处理的基础,在计算机科学和人工智能的众多领域有着广泛应用。知识表示与知识推理的教学,在CC2001和CS2008给出的计算机科学知识体中占据了两个知识单元的位置,但在国内尚未得到足够重视。本文首先阐述将知识表示与知识推理作为一门课程进行教学的必要性;接下来以CC2001和CS2008为参照,给出一个32课时的"知识表示与知识推理"教学知识体;最后对教学实践中遇到的主要问题进行分析,并针对这些问题提出相应解决对策。     

基于本体的产品设计知识表示方法

针对产品设计知识的多样性、动态化和相关性等特点,提出了一种基于本体的产品设计知识表示方法。建立了以客体、概念集、属性集、命题集和函数集为核心的知识单元,并设计了五者之间的联系,在此基础上引入了输入输出模块,以增强产品设计知识表示的全面性和灵活性。最后以圆柱形螺旋弹簧设计为例,验证了所提方法的有效性。     

基于OWL的层次知识管理模型

本文针对目前知识管理体系对隐性知识表达能力不足以及体系的动态性和开放性不足的问题,利用OWL在智能知识表示和信息建模方面的强大功能,提出了围绕知识单元、基于OWL的层次化的知识管理体系结构,为建立动态、开放、智能化的知识管理进行了有益尝试。     

基于知识元本体的知识统一表示

分析描述逻辑和本体论语义,提出知识元本体论点,并用Web本体语言OWL详细地构建了知识元本体的初步版本.提出基于知识元本体的知识表示方法.从而为构建具有更小知识单元共享粒度和知识语义推理的知识库系统提供统一的知识元本体定义.     

基于知识单元的产品结构设计研究与应用

分析了产品设计现状,采用了知识单元概念,将概念信息封装于知识（结构）单元;基于知识单元对设计规则进行BNF表示,提取产品设计知识与规则;提出了基于概念信息知识单元的产品结构设计方法;该方法在多腔模系统设计中得到了成功应用。     

电子学习系统中的知识表示与知识发现模型研究

领域本体提供了丰富的概念集,是领域知识共享的基础。讨论了电子教学系统中课程知识体系的组织与本体表示方法,构造了基于领域本体的知识发现模型,阐述了基于领域概念对相似性的本体映射过程,实现了基于单元知识的电子教学资源的灵活共享。     

产品设计知识重用研究

产品设计是一个知识积累－重用的循环上升过程，而产品设计知识的管理、利用仍然处于杂乱的状态。针对不同的设计知识形式，采用面向对象技术将知识对象封装成不同的知识单元，综合利用不同的知识表示方法来描述知识单元，从而建立集成于设计对象的产品设计的多类型、多层次知识表达模型，提出了产品设计知识重用概念模型。     

知识链模型研究

知识链定义为有限个知识资源组成的有序集合。从“过程”的观点来看,伴随业务过程而存在的一个流动的“知识过程”,也就是知识链。知识链映射业务过程,支持并主导业务过程,更提升、激励业务过程。知识链模型包含了知识资源生产过程和知识资源应用过程。前者定义为知识生产链,其操作包括知识资源的挖掘、表示和存储。后者定义为知识应用链,其操作包括知识资源的识别和选用、执行、评估。一个完备、健壮的知识链模型可以通过定义知识链单元的特性参数来评估,以保证知识链操作过程的高效率、低成本和负荷平衡。     

基于WFPN的PAAIS知识表示及校验研究

驾驶员辅助决策人工智能系统(PAAIS)是辅助飞机驾驶员进行决策的智能系统,其核心是知识处理。以加权模糊Petri网(WFPN)表示PAAIS知识库中模糊产生式规则,并提出有效的模糊推理算法。针对PAAIS具有多个领域知识库的特点,提出基于WFPN的多知识库校验算法。     

汉语未登录词的词义知识表示及语义预测

在此前的汉语未登录词语义预测中,构词相关的知识一直被当做预测的手段,而没有被视为一种有价值的知识表示方式,该文在“语素概念”基础上,深入考察汉语的语义构词知识,给出未登录词的“多层面”的词义知识表示方案。针对该方案,该文采用贝叶斯网络方法,构建面向汉语未登录词的自动语义构词分析模型,该模型能有效预测未登录词的“多层面”的词义知识。这种词义知识表示简单、直观、易于拓展,实验表明对汉语未登录词的语义预测具有重要的价值,可以满足不同层次的应用需求。     

事件常识的获取方法研究

在动态语义学的基础上,以事件的语义、文法和常识为标准构建多层次的事件分类体系,并使用该分类体系提取事件的常识知识。事件采用框架的方式来表示,称为事件框架。事件框架的内容包括事件的定义、事件之间的关系、事件的文法表达、事件的谓词表示、事件的例句、事件的前提常识和后果常识。利用事件框架的内容提取事件的常识。为了说明该方法的实用性,以事件分类体系中典型的“交易类”事件为例来描述事件常识的获取方法。     

关系数据库表示规则知识的理论与方法

知识库及其组织结构在智能系统中具有相当重要的作用。针对当前知识库的难点问题,结合实际应用,给出了一种基于关系型数据库的简便通用的知识库结构设计,利用表记录项中的复合数据表示复杂信息,同时,提出了一种编码方法来保证知识的管理与检索。最后给出了一个实例,表明该方法可以完善地表达事实——规则知识体系,具有很好的普适性。     

知识表示方法比较

阐述知识表示的概念,介绍各种知识表示方法.通过讨沦知识表示的执行层、逻辑层、表示应用层三个层面,构建比较和评估各种知识表示方法在智能系统中的指标框架,并且进行简单的比较.最后,通过比较认为该框架可以指导我们选择合适的知识表示方法解决实际问题.     

基于本体化知识模型的知识库构建模式研究

在研究了知识模型及知识库相关理论和技术的基础上,结合本体论,提出了一种基于本体的知识模型,并从领域知识、推理/方法知识和任务知识三个角度给出了本体化知识模型基于BNF范式的表达式;基于所建立的本体化知识模型,在对知识进行可拓性分析的基础上,提出了一种知识库结构模式,对于知识模型与知识库的匹配问题进行了讨论,并在理论研究的基础上,给出了利用SQLServer数据库系统建立的知识库示例。     

Automated Knowledge Acquisition for Strategic Knowledge

Strategic knowledge is used by an agent to decide what action to perform next, where actions have consequences external to the agent. This article presents a computer-mediated method for acquiring strategic knowledge. The general knowledge acquisition problem and the special difficulties of acquiring strategic knowledge are analyzed in terms of representation mismatch: the difference between the form in which knowledge is available from the world and the form required for knowledge systems. ASK is an interactive knowledge acquisition tool that elicits strategic knowledge from people in the form of justifications for action choices and generates strategy rules that operationalize and generalize the expert's advice. The basic approach is demonstrated with a human–computer dialog in which ASK acquires strategic knowledge for medical diagnosis and treatment. The rationale for and consequences of specific design decisions in ASK are analyzed, and the scope of applicability and limitations of the approach are assessed. The paper concludes by discussing the contribution of knowledge representation to automated knowledge acquisition.