基于一阶谓词逻辑的结构设计规范表示方法

目前,基于BIM模型的合规性审查采用人工方式,工作量繁重且自动化程度低,开展自动合规性审查研究具有重要意义。在结构设计领域能够有效支撑规范知识表示与推理并支持设计审查自动化的设计规范表达方法有待开发。基于一阶谓词逻辑,通过转译《混凝土结构设计规范》中的设计条款,提出一种结构设计规范规则表达和推理方法。该方法可实现将半结构化设计规范条款转换为结构化知识并支持灵活查询与推理,通过“谓词定义”和“函数定义”转译设计规范中语言类、表格类和计算公式类设计条款,提出两种规范条款谓词定义方式。对于语言模糊类、表后注释类和条款补充类的设计条款给出转译解决方案。提出的方法有效地解决了传统一阶谓词对于结构设计条款表示不充分和不精确的问题,进而为设计规范的计算机表达提供一种参考方法。     

基于逻辑的数据模型中非递归规则的求值

基于关系数据库的知识库实现方法中，使用谓词逻辑的知识表示是一种良好的方法。本文讨论了一个实际的知识构造模型ＢＡＮＫＬＯＧ中非递归规则的求值解法。     

基于逻辑的数据模型中非递归规则的求值

基于关系数据库的知识库实现方法中，使用谓词逻辑的知识表示是一种良好的方法。本文讨论了一个实际的知识构造模型ＢＡＮＫＬＯＧ中非递归规则的求值解法。     

谓词逻辑在人工智能中的应用

谓词逻辑是一种基于谓词分析的高度形式化的语言及其推理,是人工智能产生和发展的最重要的理论基础。本文从具体事例出发,解析了谓词逻辑在人工智能领域中两个主要应用:知识表示和消解原理。并在结束语提出谓词逻辑的局限,希望有更多的学者参加逻辑学的研究。     

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.     

PHVB：基于GEP的一阶谓词逻辑规则挖掘算法

为了有效挖掘一阶谓词逻辑规则,提出了一种基于基因表达式编程(GEP)技术的挖掘算法:PHVB算法.提出了规范一阶谓词规则概念;设计了量词隐含、变元绑定策略,将一阶谓词规则挖掘问题转化为GEP算法能够解决的形式;提出了基于GEP的一阶谓词逻辑规则挖掘算法PHVB算法.实验结果表明,采用PHVB算法可以有效发现一阶谓词关联规则.     

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。     

基于扩展模糊逻辑的公共服务事业知识表示方法

为了完成系统设计对公共服务事业知识存储表示的要求，需要有合适的知识表示方法来表示不同类型的知识．基于扩展模糊逻辑的知识表示方法，能够实现对复杂的、模糊的管理决策知识进行表示．该方法将模糊逻辑的隶属度值域从[0，1]扩展为扩展模糊逻辑的[-1，1]，使用0值来表示Zadeh模糊逻辑不能表达“不知道”的逻辑和不完全的知识．基于扩展模糊逻辑的知识表示方法不仅从理论上扩展了模糊逻辑，在实践上也为公共服务事业知识管理增加了新的方法．     

基于频繁模式树的正负项目集挖掘

传统的基于支持度—置信度框架的关联规则挖掘方法可能会产生大量不相关的、甚至是误导的关联规则,同时也不能区分正负关联规则。在充分考虑用户感兴趣模式的基础上,采用一阶谓词逻辑作为用户感兴趣的背景知识表示技术,提出了一种基于背景知识的包含正负项目集的频繁模式树,给出了针对正负项目集的约束频繁模式树的构造算法NCFP-Construct,从而提高了关联规则挖掘的效率和针对性,实验结果显示该方法是有效的。     

基于谓词逻辑和约束网络结构的遗传编程方法

提出了一种新的谓词型遗传编程方法，该方法包括；待求解问题论域的函数空间约束，遗传算子的谓词逻辑表达，谓词结构推理下数值参数空间的混沌式遍历及发生机制以及非线性方式下自适应进化和非监督学习的综合。整个过程是在约束网络的基础上的以谓词逻辑表达机制为核心实现的函数结点集合约束下的数值型进化计算过程。     

一种基于谓词逻辑的分类规则约简方法

利用各种分类规则挖掘方法,提取出的分类规则集中,存在许多的冗余规则,从而降低了分类效率。采用谓词公式描述分类规则,给出了一种分类规则集约简方法。该方法利用谓词公式中的逻辑推理,对分类规则集进行约简,消除了冗余规则。采用恒星光谱数据,实验验证该方法在保证分类规则集的分类能力不变的前提下,有效地提高了分类的效率。     

基于遗传算法的模糊隶属函数的优化

对于非线性和时变性的不确定系统 ,模糊控制是一种较有效的方法。但在模糊控制器的设计中存在两个瓶颈 :模糊变量隶属函数的确定和模糊控制规则的正确选取。遗传算法是模拟生物的进化现象 ,并采用自然进化机制来表现复杂现象的一种概率搜索方法。传统搜索方法解决不了的复杂问题 ,应用遗传算法却可以得到解决。将遗传算法引入到模糊控制器的设计中 ,根据已知的模糊控制规则 ,对模糊隶属函数自动寻优。以工业过程控制为对象 ,针对具有纯滞后二阶系统进行了计算机仿真 ,并进行了对比性研究。仿真结果表明 ,采用该方法可获得一个基于一定性能指标的最优或次优的隶属函数参数 ,且该模糊控制系统具有过渡过程的时间短、超调小等优点。     

基于工艺规则的印制板可制造性建模研究

为了提高印制板制造可行性,加快印制板产品设计数据工艺化过程,确保新产品一次投产成功．针对PCB-DFM(Design For Manufacture)设计要求,论述了印制板制造工艺规则功能设计、PRC建模设计及其系统逻辑构成,为整个PCB-CAM系统的设计奠定了核心技术基础．制造工艺规则有几十种类型．PRC建模设计引入模型概念,提出建模方法,包括模型的范围和语句．系统不但能够基于工艺规则做出可制造性分析,而且能依据某种规则,自动优化工艺设计．     

三值逻辑神经元模型及其不确定性推理应用

针对二值神经元在不确定性知识表示和推理中的不足,提出了一种具有三值逻辑表达能力的神经元模型：三值逻辑与神经元和三值逻辑或神经元。采用这种三值逻辑神经元来表示规则和真值状态的不确定性,由这种逻辑神经元连接而成的神经元链能够实现三值逻辑推理系统,可以对三值关联规则进行表示和推理。     

一类非线性不确定系统的输出跟踪控制

设计了一类不确定非线性系统模糊自适应输出跟踪控制器. 首先将一个时变参数引入到规则前件的高斯型隶属度函数中, 形成一组带有时变参数的模糊规则, 通过时变参数的变化改变高斯型隶属度函数的中心和宽度,进而改变原Mamdani型模糊逻辑系统的输出,形成新的带有时变参数的模糊逻辑系统. 然后以这种改造后的模糊逻辑系统逼近系统的未知非线性项,构造时变参数和逼近精度的自适应律,设计相应的自适应输出跟踪控制器. 这种方法的优越性在于充分利用原有的有限数目的模糊规则,合成具有较少自适应律的模糊自适应输出跟踪控制器. 最后,通过Duffing的仿真算例验证了本文提出方法的可行性和有效性.