基于改进Drools规则引擎算法的兵力接替系统研究

随着作战需求的多样化,一些复杂的业务规则很难推导出精确的算法或抽象出合适的数据模型,因此将业务规则与软件代码分开引入规则引擎已成为一种主流趋势。Drools规则引擎作为决策系统的推理机,采用Rete算法实现推理机的规则匹配,有着较高的效率,能够较好匹配兵力接替系统。本文介绍了基于Drools规则引擎的兵力接替系统的设计方法及实现,具体设计了作战规则、并提出策略匹配的改进冲突消解算法,对此方法进行了实验比较,实验证明此方法大大增强了系统的开发效率和后期软件的维护成本。     

多引擎协作体系结构下引擎调度机制的研究与实现

随着Internet应用的发展,支持分布式应用已成为应用体系结构的基本特征,为了加快系统的开发效率,开发模式和开发过程的研究成为研究热点,利用组件和中间件技术的多引擎协作体系结构可以加快应用系统的开发过程。多引擎协作体系结构中的多引擎调度机制是多引擎协作体系结构的核心问题。该文研究、分析了多主体协作理论,以及分布式使用组件的需求,同时定义了多引擎调度机制的功能,并设计了多引擎调度机制的体系结构。在多引擎协作体系结构下多引擎调度系统中,可以灵活地定义各种分布式操作服务引擎,同时定制需要实现的功能,引擎调度机制就可以根据这些定制内容,调用已定义的分布式操作服务引擎,来实现定制的功能。通过定制可以显著地提高系统的开发效率。     

工作流办理人筛选规则引擎的设计与实现

针对工作流在复杂业务应用场景中按照业务条件动态分配人工节点办理人的需求,设计实现了一种工作流办理人筛选规则引擎,对现有工作流引擎提供的人员变量接口进行扩展,通过执行运行期定义的规则,动态设置办理人集合。该引擎分析了办理人筛选规则基本构成元素,定义了筛选规则对象模型,给出了规则解析运算的算法逻辑,并且提供了规则的可视化编辑设计界面,降低运营人员操作难度,达到快速灵活分配办理人的目的。该规则引擎已经结合开源Activiti工作流引擎在多个企业的实际应用并获取良好的应用成果。     

正交约束差分演化算法研究

提出一种适合求解约束问题的基于正交实验设计的差分演化算法。引入一种基于正交设计的杂交算子,并结合约束统计优生法产生最好子个体,采用决策变量分块策略,以减少正交实验次数,加快算法收敛速度。给出一种简单的多样性规则,以处理约束条件。提出基于非凸理论的多父体混合自适应杂交变异算子,以增强算法的非凸搜索能力和自适应能力。通过对13个标准测试函数进行实验,结果表明,该算法在解的精度、稳定性和收敛性上表现出较好的性能。     

基于信息总线的多引擎协作体系结构的研究与实现

随着Internet应用的发展,支持分布式应用已成为应用体系结构的基本特征,为了加快系统的开发效率,开发模式和开发过程的研究成为研究热点,利用组件和中间件技术的多引擎协作体系结构可以加快应用系统的开发过程。多引擎协作体系结构中的协作信息总线是多引擎协作体系结构的基本问题。本文研究、分析了多主体协作理论,以及分布式使用组件的需求,同时定义了协作信息总线的功能,并设计了协作信息总线的体系结构。在多引擎协作体系结构下,显著地提高系统的开发效率。     

基于信息总线的多引擎协作体系结构的研究与实现

随着Intemet应用的发展,支持分布式应用已成为应用体系结构的基本特征,为了加快系统的开发效率,开发模式和开发过程的研究成为研究热点,利用组件和中间件技术的多引擎协作体系结构可以加快应用系统的开发过程.多引擎协作体系结构中的协作信息总线是多引擎协作体系结构的基本问题.本文研究、分析了多主体协作理论,以及分布式使用组件的需求,同时定义了协作信息总线的功能,并设计了协作信息总线的体系结构.在多引擎协作体系结构下,显著地提高系统的开发效率.     

基于组织结构的多主体协作

基于主体组织的多主体问题求解可以降低问题求解难度和交互复杂性，其中多主体组织的形成规则和多主体的协作与规划是多主体合作的关键。文中提出了一种新的多主体组织模型和一组相关的组织原则，给出了组织规划的方法，提出了多主体组织的形成与消亡形式，并利用扩展的时序逻辑和π-演算对上述结论进行了形式化描述，完善了基于组织结构的多主体协作理论，改进了多主体理论研究和多主体编程实践之间脱节的现状。     

多主体系统中对其它主体的研究

多主体系统是当前人工智能研究后一个热点，其中，关于知识和动作的推理是一个重要的课题，文中给出了一种知识表示框架，称为ＲＡＯ逻辑，用来对其它主体研究时表示概念和规则，我们从日常推理中抽象出换位原则的规则（ＰＥＰ），ＰＥＰ是ＲＡＯ是的一条公理模式，并且为主体研究其它主体的一个基本规则，它与知识逻辑中的分离规则和（Ｋ）公理具有相似的形式和作用。     

多点正交交叉的遗传算法

利用正交实验法的全局均衡思想，提出了一种采用多点正交交换的遗传算法。算法通过正交表安排遗传算法的交换运算，并在所产生的多个子代中选择适应度大的进入下一次进化，这样既加快了算法的收敛速度又保证了种群的多样性。实验证明，该算法不但可以有效地克服标准遗传算法的缺陷，而且计算速度、精度和算法稳定性也得到了显著提高。     

基于正交设计的多目标粒子群算法*

为了提升粒子群算法求解多目标问题的能力,通过分析初始种群的方法对算法的影响,提出一种基于正交设计的多目标粒子群算法(ODMOPSO)。在算法运行过程中,通过正交设计来产生初始种群,使得种群均匀分布在可行区域,进而使得算法能够在整个可行解空间上进行均匀搜索;同时,引入广义学习策略提升粒子向Pareto前沿飞行的概率。在基准函数的测试中,结果显示ODMOPSO算法获得了质量更高的解。     

基于知识表示学习的实时语义数据流推理

传统的语义数据流推理使用前向或后向链式推理产生确定性的答案,但是在复杂的传递规则推理中效率不高,无法满足实时数据流处理场景对答案的及时性要求。因此,提出一种基于联合嵌入模型的知识表示方法,并应用于语义数据流处理中。将规则与事实三元组联合嵌入并利用深度学习模型进行训练,在推理阶段,根据查询中涉及的规则建立推理模板,利用深度学习模型对推理模板产生的三元组进行预测和分类,将结果作为查询和推理答案输出。实验表明,对于复杂规则推理,基于知识表示学习的实时语义数据流推理能够在保障较好推理准确性和命中率的前提下有效地降低延迟。     

基于专家系统的协同设计工作流管理系统研究

本文提出了一种支持协同产品设计的以规则为基础的工作流管理系统模型架构,其中以专家系统的推论引擎作为工作流程管理系统的推进机制,利用推论引擎的知识库存储流程的事实与规则,以各任务的输出结果、任务间的关联性并搭配预先定义好的流程规则作为推论的依据,讨论了系统的架构设计、关键技术及系统实现,该系统为复杂的工作流程提供了一种新的管理及控制模式。     

A hybrid expert system for equipment failure analysis

This paper outlines the development of a web-based expert system, equipment failure analysis expert system (EFAES), for the largest steel company in Taiwan. The EFAES inference engine employs both case-based reasoning (CBR) and rule-based reasoning (RBR) to generate a hybrid recommendation list for cross validation. Moreover, this inference engine was designed to support a hierarchical multi-attribute structure. Unlike the traditional ‘flat’ attribute structure, this hierarchical multi-attribute structure allows experts to weigh the attributes dynamically. Two two-dimensional matrixes, multi-attribute analysis (MAA) and subattributes matrix (SAM), are used to store the attributes' weight values. Normalized relative spending (NRS) is adapted to normalize the weight values for the inference engine. The system recommends both cases and rules, which can give more information in recognizing the failure types. According to our experimental results, applying our proposed method in an inference engine to analyze failure can result in better quality recommendations.     

高压输电线路巡检机器人的专家控制系统

传统高压输电线路巡检机器人智能化程度低、作业不稳定。为此,提出一种基于规则的专家控制系统。给出系统的基本结构和知识库,利用VC++及CLIPS语言的混合编程方法设计推理机,对机器人进行运动规划,并建立规则库,将机器人运行过程中产生的事实与规则库中的规则匹配,以触发相应的动作。实验结果验证了该系统的有效性。     

面向MDA的业务逻辑模型到代码的转换方法研究

业务逻辑自动生成是代码自动生成领域中一个匾待解决的问题。为了解决这个问题,分析了业务逻辑难于生成的原因,在MDA的基础上引入产生式规则的思想,研究PSM模型到代码的转换过程。提出一种基于产生式规则的建模方法对逻辑中业务规则及业务流程进行建横,并基于产生式系统原理,对代码生成器进行设计与实现。基于本方法实现的代码生成器,实现了业务规则及业务流程模型到代码的转换,使目标代码业务逻辑与数据分离,一定程吱上解决了业务逻辑代码自动生成问题。     

基于CLIPS的卫星任务规划专家系统设计

本文提出了基于CLIPS的卫星任务规划专家系统的设计方法,详细分析了系统的结构和功能,重点讨论了中文产生式系统的BNF范式、基于上下文的推理机制和集合运算符。中文产生式系统的BNF范式基于CLIPS标准BNF范式定义,并依据BNF范式进行规则表示和规则自定义获取;推理机采用上下文限制的规则控制策略,依据不同的上下文加载相关的事实和规则,提高推理机的运行效率;利用规则中的对象逻辑子式进行了集合运算符的设计,并对极值运算符、属性差值运算符和均值运算符等三类集合运算符进行了探讨。该系统解决了卫星任务规划中知识表示和知识获取问题,提高了卫星任务规划推理效率,为卫星任务规划人员提供有效的辅助决策功能。     

Android隐式信息流检测的本体模型

针对传统的信息泄漏检测技术无法有效检测Android应用中存在的隐式信息泄露的问题,提出了一种将控制结构本体模型与语义网规则语言（SWRL）推理规则相结合的Android隐式信息流（ⅡF）推理方法。首先,对控制结构中能够产生隐式信息流的关键要素进行分析和建模,建立控制结构本体模型;其次,通过分析隐式信息泄露的主要原因,给出基于严格控制依赖（SCD）隐式信息流的判定规则并将其转换为SWRL推理规则;最后,将添加的控制结构本体实例与推理规则共同导入到推理引擎Jess中进行推理。实验结果表明：所提方法能够推理出多种不同性质的SCD隐式流,公开样本集的测试准确率达到83.3%,且推理耗时在分支数有限时处于合理区间。所提模型方法可有效辅助传统信息泄露检测提升其准确率。     

基于粗糙集的柴油机故障诊断系统设计

利用基于粗糙集的知识约简和决策规则提取算法,将柴油机故障信息值进行约简,求出其决策规则,完成柴油机的故障信息条件属性值约简和决策规则提取程序设计.采用正向推理及相关控制策略实现推理机,完成故障诊断系统的诊断推理操作.基于粗糙集的属性约简和决策规则提取十分有效,大大减少了推理的时间,提高了系统的工作效率.     

装配公差综合领域本体知识库的构建

为了减少机械产品设计过程中的不确定性,解决装配公差信息在异构CAX系统中共享性差和传递不畅的问题,利用本体丰富的语义知识和语法结构,通过分析装配公差综合领域相关知识,采用网络本体语言OWL定义其中的概念和关系,并采用语义网规则语言SWRL定义其中的约束条件和分配经验。将基于OWL的结构化知识转换成事实、基于SWRL的约束化知识转换成规则,并在推理引擎的基础上构建装配公差综合领域本体知识库。同时开发了基于本体的装配公差综合原型系统,实现了装配公差类型和装配公差值的自动生成。     

面向业务规则引擎研究

提出通过可视化定义企业业务规则，并解析执行规则的规则引擎来主动适应企业业务的变化。该系统以可视化的形式提供用户定义和实现业务规则的界面，以结构化语言XML描述业务规则，采用分层结构提供规则执行机制。完善的规则安全验证方式，实现信息系统动态地适应企业业务规则变化。