基于二叉知识树推理的可扩展智能排课系统

针对高等院校整体教学资源条件下的复杂多约束、多目标组合优化排课问题,提出了一种基于二叉树知识推理的可扩展智能排课算法并进行系统研发。结合实际教学过程中涉及的课程、时间、专业、教室、教师和可信度模型进行定义,构建了智能排课模型,设计了系统结构和排课算法。原型系统利用不确定性推理巧妙地解决了排课过程中棘手的软约束问题,并将二叉知识树引入知识库存储结构以解决系统的灵活性和可扩展性问题,使原型系统能够适应动态大规模排课需求。     

流程工业知识自动化及其在铝电解生产中的应用

流程工业中存在大量的知识型工作,其中包括企业管理、车间调度和设备运行等,它是需要相关人员对知识的利用和创造才能完成的工作.流程工业知识自动化通过知识发现技术获得相关的领域知识,并采用知识推理方法进行自动推理,从而能够自主决策,最终实现流程工业的智慧化、绿色化以及高效化生产.论文综述了国内外有关流程工业在知识发现、自动推理以及自主决策等知识自动化相关的研究现状,以及基于知识的自动化应用技术以及相关的工业软件,并对这些方法以及已开发的软件存在的问题进行了分析.通过铝电解槽况辨识以及异常槽况的溯因分析详细阐述了流程工业知识自动化在铝电解行业的一些研究工作.     

基于GA和机器学习的启发式规则调度方法

采用基于遗传算法的启发式规则的新型调度方法来处理可变工艺路径的调度问题,同时建立起启发式调度规则库和用于选择规则的知识库,并利用机器学习和模糊推理机制进行样本与知识库的匹配,实现高效实用的调度。计算实例表明了该算法的优越性能     

数字孪生小浪底知识库建设研究与实践

随着大数据、人工智能等新技术的飞速发展，信息技术在水利工程运行管理中正发挥越来越重要的支撑作用。数字孪生小浪底作为水利部数字孪生水利建设的首批试点工程，其知识库的建设是数字孪生小浪底的核心组成部分，技术难度大，业务场景应用面临着较大挑战。本文针对数字孪生小浪底知识库的建设进行了系统性的研究与实践，采用了知识引擎、知识库和知识应用三部分组成的知识库架构体系，实现了基于水利知识的检索、问答、推荐和推理决策等多样化服务，并在数字孪生“四预”业务应用中进行实践和验证，为小浪底枢纽的工程安全和防汛调度等核心业务提供了重要支撑。本文数字孪生小浪底知识库建设为类似水利工程具有参考价值和实践意义。     

基于神经网络的知识推理研究综述

知识推理是知识图谱补全的重要手段,一直以来都是知识图谱领域的研究热点之一。随着神经网络不断取得新的发展,其在知识推理中的应用在近几年逐渐得到广泛重视。基于神经网络的知识推理方法具备更强的推理能力和泛化能力,对知识库中实体、属性、关系和文本信息的利用率更高,推理效果更好。简要介绍知识图谱及知识图谱补全的相关概念,阐述知识推理的概念及基本原理,从语义、结构和辅助存储三个维度展开,综述当下基于神经网络的知识推理最新研究进展,总结了基于神经网络的知识推理在理论、算法和应用方面存在的问题和发展方向。     

A simulation model for eliciting scheduling knowledge: an application to the precast manufacturing process

This paper discusses the process of eliciting scheduling knowledge from a simulation model and the development of a dynamic modelling approach to the scheduling process in the precast concrete industry. Due to the problems associated with eliciting scheduling knowledge from an ‘expert’ in the precast industry or perhaps in most of the manufacturing industries, simulation is used to complement human knowledge in this paper. Such knowledge will be used for online support to advise production schedulers and for further development of the simulation model by incorporating the knowledge in the model and making it more dynamic. The paper suggests that dynamic selection of scheduling rules during real-time operation has been recognised as a promising approach to the scheduling process in the precast industry. For this strategy to work effectively, sufficient knowledge is required to enable the model to predict the most effective scheduling rule to meet current factory status. The paper concludes that if the knowledge rules are used effectively, they could be a considerable managerial tool for exploring and improving managerial practices. Recommendations have been made regarding the development of a more realistic and practical scheduling system.     

多推理机实时监控软件的研究与设计

多推理机实时监控软件是一个面向实时监控的系统软件,该软件不但能够保证监控进程的可靠运行,而且能够根据系统的负载状况进程自动调度。文章引进了航天器专家诊断系统平台,把航天器专家的知识表示为推理机能够处理的知识,推理机运行时加载这些知识,并结合当前航天器运行参数状态给出诊断结果。实践证明,采用该监控软件不但可以大大提高推理机运行的稳定性,还可以优化系统资源,动态调度推理机进程,从而大大提高了航天器管理效率,节约了大量的人力物力。     

基于本体的动态工作流系统

项目采办过程中通常涉及很多企业和组织,信息量大,时问长,工作流过程控制比较复杂。本工作流系统把工作流模型以知识的形式存储在本体知识库中,用户可以通过知识库服务器动态修改过程模型,实现它的动态运转。组织模型和资源模型也能够随着根据业务的变化及时做出调整。同时可以利用逻辑推理功能插件扩展对知识的推理功能,在任务转移提供辅助信息,实现工作流的智能运转。     

知识分辨与分辨特性

从知识粒度的角度对粗糙集与它生成的知识进行了研究,提出了知识分辨的概念,给出了知识分辨在依赖推理中的推理结构;得到了知识粒度与知识分辨的关系定理,知识分辨原理。知识分辨与依赖推理相互交叉,是知识挖掘的一个新的研究方向。     

基于深度强化学习的知识推理研究进展综述

知识推理是知识图谱补全的重要方法,已在垂直搜索、智能问答等多个应用领域发挥重要作用。随着知识推理应用研究的不断深入,知识推理的可解释性受到了广泛关注。基于深度强化学习的知识推理方法具备更好的可解释性和更强的推理能力,能够更加充分地利用知识图谱中实体、关系等信息,使得推理效果更好。简要介绍知识图谱及其研究的基本情况,阐述知识推理的基本概念和近年来的研究进展,着重从封闭域推理和开放域推理两个角度,对当下基于深度强化学习知识推理方法进行了深入分析和对比,同时对所涉及到的数据集和评价指标进行了总结,并对未来研究方向进行了展望。