基于深知识的多故障两步诊断推理

基于知识的诊断推理研究是当今应用人工智能中比较活跃的一个课题.本文具体地研究了两步多故障诊断推理方面的问题,提出了同时性诊断方式中候选产生的新算法,解决了序贯诊断方式中的最佳测量点选择问题和测量结果的归结问题,最后还提出了组合同时性诊断方式和序贯诊断方式的综合诊断策略.     

基于UML的诊断推理策略研究

该文根据鱼病专家的诊断知识,提出了将专家知识分为规划层—策略层—事实层三层的层次结构,采用UML对其进行建模,为实现元推理提供了一种机制,从而实现了将规划知识与知识库分离,提高了诊断的质量与效率。     

基于案例推理的鱼病诊断专家系统及其数据库设计

鉴于传统鱼病诊断专家系统在知识获取上存在的瓶颈问题,该文提出从案例推理的角度研究鱼病诊断问题,对鱼病诊断专家系统进行了重构,进而给出了新的鱼病诊断问题形式化定义。最后作了详细的数据分析和数据库设计。基于案例推理的研究方法为鱼病诊断问题开辟了一条新的途径,对生产实践具有重要意义。     

缺陷诊断专家系统的知识表达与推理技术

针对航空铝镁铸件缺陷分析的实际问题,基于规则的知识表达方式,运用正反向混合推理控制策略及确定性理论来处理知识的不确定性问题。采用TurboProlog人工智能语言,开发了铸件缺陷诊断专家系统软件。该文重点介绍了系统软件设计的知识表达、推理技术及系统软件的组成与功能。     

关于知识的推理

近年来,关于知识的推理(Reasoning aboutKnowledge)正在成为计算机科学,特别是人工智能研究中的最重要的分支之一。自从八六年在美国加州召开首届关于知识的推理理论问题国际会议(简称 TARK:Theoretical Aspects of Reasoni-ng about Knowledge)以来,每两年将召开一次TARK 会议。今年三月份召开的 TARK90已是第三次盛会了。关于知识的推理的有关技术已在诸多的领域中得到应用,主要有,经济学,语言学,人工智能及计算机科学。这里,将简要地介绍关于知识的推理的有关基本知识、基本技术及其发展动向。一、关于知识的经典模型关于知识的逻辑推理(通常被称为认识逻辑(Epistemic Logics))的研究,最早由语言哲学家 J.Hintikka 在题为《知识和信念》书中提出了可能世界模型,其基本思路是     

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。     

基于案例推理(CBR)的鱼病诊断模型研究

对基于案例的推理方法进行了系统的研究,提出了一种利用遗传算法来完成特征项权空间的直接搜索的算法,由遗传算法进行特征权值的优化。提出了将案例知识与规则相结合的方法,并将其应用于鱼病诊断系统中,可以有效地解决鱼病的诊断问题,并提高了系统的运行效率。     

基于PDA的农业专家系统的知识表示与推理策略

专家系统在农业领域的应用是当前关于专家系统研究和应用的热点课题之一。智能化信息技术特别是人工智能(专家系统技术)在世界农业领域中的应用始于70年代末。经过20余年发展,应用已经遍及作物栽培管理、设施园艺管理、畜禽饲养、水产养殖、资源保护与耕作以及农场管理与决策等各方面。目前,农业专家系统基本上都是在PC平台上开发的,不便于带到田间地头直接指导农业生产;另一方面,我国大部分农村还不富裕,PC台式机和笔记本电脑的价格还难以承受,因而不能用PC平台上的农业专家系统在农村进行广泛的推广。另外我国和发达国家国情有很大不同,例如美国、日本、以色列及欧洲一些国家的农庄面积大,机械化程度高,基本上是工厂化管理方式,农场主科技文化素质高,因此这些国家的农场主对如何提高资源利用率、农业经济效益、保护环境实现持续发展等方面等技术研究与应用比较重视,农业信息化程度较高,劳动生产率也较高;而我国由于广     

基于浅层知识和深层知识推理的故障诊断专家系统工具

以专家系统和诊断问题求解为基础，建立了基于浅层知识和深层知识推理相结合的故障诊断专家系统工具。文中论述了工具的结构、知识表示、参数设计、推理机制、黑板控制、学习机制和其它支持环境。     

关于知识的推理新进展

本文由上篇和下篇两个部分组成。上篇主要阐述人工智能理论研究的意义和作用，以消除人们通常对理论性研究所产生的一些误解；同时也进一步对关于知识的推理研究的意义进行分析。下篇主要介绍最近召开的关于知识推理理论问题的国际会议情况，着重其在计算机科学和人工智能领域方面的国际新动态和新进展。     

基于本体的知识库推理研究

本体的应用是第二代语义Web的重要内容。利用本体构建知识库,进行逻辑判定,实现语义Web的自动推理,描述逻辑的作用十分重要。就知识库的本体描述以及在此基础上利用描述逻辑从不同角度的推理进行了研究,并分析了其内在联系。     

基于常识的亲属关系推理模型

常识知识的研究与发展得到了人工智能界的很大重视。文章建立了一个基于常识的人物亲属关系推理模型,研究了亲属关系常识以及人物信息的表示与存储。此外,对实际所要解决的问题进行了总结。     

基于知识发现的范例推理系统

1 引言范例推理(Case-Based Reasoning,CBR)是近十几年来人工智能中发展起来的区别于基于规则推理的一种推理模式,它是指借用旧的事例或经验来解决问题、评价解决方案、解释异常情况或理解新情况。CBR兴起的主要原因是传统的基于规则的系统存在诸多的缺点,如:在知识获取问题上存在困难,对于处理过的问题没有记忆而导致推理效率低下,不能有效地处理例外情况,整体性能较为脆弱等等,而CBR恰好能解决以上问题。     

正向推理型故障模糊预测系统的知识表示与推理

根据故障预测问题的要求,利用模糊数学理论,对预测知识进行了模糊集合描述,提出了一种面向正向推理的知识表示法,给出正向推理型故障模糊预测的推理过程。     

基于知识库和实例推理的构件检索方法

提出了一种利用人工智能领域中基于实例的推理（CBR）创建基于知识库的软件构件库进行构件检索的框架方法。重点阐述了利用软件构件的功能和行为知识表达测量检索到的构件实例与问题需求的相似度、构件功能性和构件可重用性的方法。     

基于分布式网络体系结构的鱼病诊断智能系统的实现

结合鱼病诊断知识和鱼病诊断专家经验,以人工智能理论为基础,采用B/S/S技术开发基于分布式网络体系结构的鱼病诊断智能系统。将鱼病诊断知识库的设计分为问题识别、知识概念化、知识形式化、知识实现和知识测试等五个阶段,并根据鱼病诊断流程和核心算法设计了鱼病诊断推理机制,最后对鱼病诊断的功能模块设计做了详细介绍。该智能系统的建立将有益于科学诊断和防治鱼病。     

路径张量分解的知识图谱推理算法*

现有张量分解技术在用于知识图谱学习和推理过程中时,只考虑知识图谱中实体与实体间的直接关系,忽略知识图谱图形结构的特点.因此,文中提出基于路径张量分解的知识图谱推理算法(PRESCAL),利用路径排列算法(PRA)获得知识图谱中各实体对间的关系路径.然后对实体对间的关系路径进行张量分解,并在优化更新过程中采用交替最小二乘法.实验表明,在路径问题回答任务和实体链接预测任务中,PRESCAL可以取得较好的预测准确率.     

基于扩展模糊Petri网的知识推理方法研究

为使模糊Petri网能够描述可变模糊隶属判据下的模糊知识,利用基准变换能较好地表达模糊隶属判据可变情况的特点,基于定性映射和定性基准变换对模糊Petri网进行了扩展,给出了扩展后网模型的形式定义和基本运行机制。通过利用定性映射描述模糊产生式规则,给出了一种新的知识表示模式和推理方法,新方法有利于构建模糊Petri网基于认知的学习机制。结果显示,该网模型具有较强的知识表达能力,适用于处理认知模糊不确定性知识,其推理过程能体现某些认知特性,尤其适用于构建以定性判断为特点的智能系统。     

基于诊断描述的乳腺超声图像检索

医院每天产生大量的医学病理图片,这些图片的后续研究参考价值一直没有得到很高的再利用,主要是缺乏一个有效的管理检索方法来满足用户需要。本文抓住图像的医学价值主体,以诊断报告描述为线索,通过语义统计归结出本体特征,用本体特征匹配方法进行图像检索,满足从医学价值角度的检索需求。