基于部件模型的定性推理方法

本文阐述了基于部件模型的定性推理方法的基本思想和过程，并对系统行为的因果解释方法进行了分析。     

基于过程的定性推理方法

定性推理是人工智能中一种新型的知识表示和推理方法 ,在第二代知识系统中占有重要地位。本文以基于过程的定性推理方法为例 ,阐明定性推理的基本思想和基本过程。     

一种分层递阶的定性拓扑推理方法

文章针对现有的定性表示方法和拓扑推理算法存在的问题,提出了一种新的方法.首先,提出了基于概念邻域结构的定性表示方法.然后,给出了不同粒度层次上拓扑关系复合表的计算方法.最后,设计得出分层递阶的拓扑推理算法.文章给出的方法具有较高的认知合理性,所提出的推理算法可根据问题来选择合适的表示和推理层次,在已有推理算法给不出解的情况下,可以给出问题的合理解,对一般定性推理研究有参考价值.     

定性空间推理的分层递阶框架

定性空间推理是定性推理和空间推理的重要组成部分 .拓扑和形状是定性空间推理研究的关键问题 .针对定性空间推理已有一般框架存在的问题 ,提出了定性空间推理的分层递阶框架 ,并结合拓扑和形状方面的定性空间推理研究工作阐述了所提出的框架的有效性和合理性 .最后总结了分层递阶框架的要点并提出了基于该框架的进一步研究工作 .     

故障概率与影响因素因果关系的推理方法研究

为了研究元件故障发生概率与影响故障因素之间的因果关系,基于因素空间理论的基本思想,在空间故障树框架内提出了影响因素和目标因素因果逻辑关系的两种推理方法。即状态吸收法和状态复现法,前者尽量使最终推理结果包含所有状态信息,是广度优先方法;后者尽量使出现频率大的状态信息起主导作用,是深度优先方法。解释了上述两种方法出现的必然性。应用上述方法分析了故障概率与使用时间和使用温度之间的因果逻辑关系,并与已有分析结果进行比较。表明所得因果关系基本覆盖了故障概率分布特征,验证了方法的正确性。给出了方法的适应性特点及缺点。     

基于定性模型的定性仿真方法

定性仿真在定性推理中起着核心作用．本文将介绍基于定性模型的定性仿真法的基本内容，讨论支持其走向实用的主要方法和技术，并展示其在若干领域中的应用．     

基于定性状态模型的定性控制方法研究

针对某些复杂系统难以获得精确数学模型来实现有效控制这一问题,采用定性状态模型来描述含有不确定性的非线性系统,提出了一种定性控制方法。首先通过对系统状态的定性划分,采用基于定性推理的自动机建立被控系统定性状态模型,然后设计基于系统定性状态模型的定性控制器,并给出了控制器设计的一般步骤。最后以液位控制系统为例,建立了液位对象的定性状态模型并设计了定性控制器,仿真结果表明该方法的有效性及其理论价值和应用前景。     

基于模型的定性仿真的研究现状

基本方法定性推理是Al的重要分支。定性的含义是指推理中使用的信息和推理的结论都是定性的(本质上是离散的而非连续的)。定性推理的目的是对物理现象作解释且解释的粒度较粗,具有较高的知识层次,是对物理现象宏观行为的描绘[lJ;它与实际物理系统的关系极为密切,从而可根据实际物理背景验证Al及定性推理理论和方法的正确性,便于实现可用的系统。在信息量巨大,数据繁多,系     

基于定性互信息的定性概率网歧义性约简

针对符号传播算法在符号相反的两条平行路径上进行推理时常常产生歧义性,提出一种基于定性互信息的歧义性约简方法。首先,给出定性互信息的严格定义。然后,提出基于定性互信息影响强度的定性概率网,进一步区分影响强度,并证明具有强度的定性影响的对称性、传递性和复合性。最后在Antibiotics数据集上,通过与已有方法推理结果的对比实验,验证该歧义性约简方法的正确性和高效性。理论分析和实验结果表明,基于定性互信息的定性概率网既保留定性推理的简明性,又能够有效约简定性推理的歧义性。     

基于方向关系组合运算表的定性推理

方向关系的定性推理是GIS中的一个重要的理论问题。本文介绍基于井字空间的方向关系定性表示。着重讨论基于方向关系组合运算表的定性推理,最后给出一个基于方向关系组合运算表的定性推理算法。     

Local-to-Global Causal Reasoning for Cross-Document Relation Extraction

Cross-document relation extraction (RE), as an extension of information extraction, requires integrating information from multiple documents retrieved from open domains with a large number of irrelevant or confusing noisy texts. Previous studies focus on the attention mechanism to construct the connection between different text features through semantic similarity. However, similarity-based methods cannot distinguish valid information from highly similar retrieved documents well. How to design an effective algorithm to implement aggregated reasoning in confusing information with similar features still remains an open issue. To address this problem, we design a novel local-to-global causal reasoning (LGCR) network for cross-document RE, which enables efficient distinguishing, filtering and global reasoning on complex information from a causal perspective. Specifically, we propose a local causal estimation algorithm to estimate the causal effect, which is the first trial to use the causal reasoning independent of feature similarity to distinguish between confusing and valid information in cross-document RE. Furthermore, based on the causal effect, we propose a causality guided global reasoning algorithm to filter the confusing information and achieve global reasoning. Experimental results under the closed and the open settings of the large-scale dataset CodRED demonstrate our LGCR network significantly outperforms the state-of-the-art methods and validate the effectiveness of causal reasoning in confusing information processing.

     

方位关系约束满足问题的推理求解

约束满足问题（Constraint Satisfaction Problems CSP）是人工智能的一个研究领域,诸如空间查找、规划等问题都可转化为约束满足问题。方位关系是空间关系的重要组成部分,用以确定空间对象间的一种顺序。本文研究了空间方位关系模型,给出了方位关系约束的一般表示形式。在此基础上,利用组合表推理给出了方位关系约束满足问题的一个推理求解算法,该算法的时间复杂度为O（n^2）。     

Action-Based Causal Reasoning

In this paper we present a causal theory based on aninterventionist conception of causality, i.e., a preference toselect causes among a set of actions which an agent has the abilityto perform or not to perform (free will). The most interestingproposals encountered in the literature, in nonmonotonic reasoning,all revolve around the ordered notion of similarity, abnormality,preference etc... but do not provide a full-fledgedsolution to the problem of the concrete definition of this order. Inour approach we relate the notion of action to norms (what isnormally the case when an action is undertaken, what is normally theoutcome of that action) and considering reasonable assumptions, weshow the existence and uniqueness of the set of voluntary causes foran observed effect (explanation problem). Moreover, the approach advocated in this paper handles ramifications correctly.     

一种基于关系数据库的知识表示和推理方法

获得一种具有广泛的知识表示方法和灵活高效的推理逻辑是专家系统研究中一直追求的一个目标?将日益发展成熟的关系数据库技术引入专家系统,论述了一种基于关系数据库的知识表示方法和推理逻辑,利用关系数据库几乎不受限制的字段个数和丰富的字段类型来表示专家知识和组织推理逻辑,达到了知识表示的广泛性和逻辑推理的高效性。这一方法可广泛应用于各领域的专家系统,在中医专家系统的实例中,取得了令人满意的效果。     

一种基于时序关系网络的逻辑推理方法

逻辑推理是人类智能的核心,是人工智能领域一个富有挑战性的研究课题.人类的IQ测试问题是衡量人类智商水平高低和逻辑推理能力的常用手段之一,如何让计算机学习拥有类似人类的逻辑推理能力是一个非常重要的研究内容,其目的是使计算机从给定的图像中直接学习逻辑推理模式,而无需事先为计算机设计先验推理模式.基于此目的,提出了一种新的数...     

三维空间方向关系的定性描述与推理

在研究现有二维平面对象的方向关系模型的基础上,给出一个三维空间方向关系定性表达和推理模型。该模型是平面方向关系矩阵模型向三维空间的扩展,通过延伸参考对象在三维空间最小外包矩形的边,将三维空间划分为27个方向区域,通过记录上述27个方向区域与主对象的交集是否为空,构造一个三行九列的矩阵,用以表示三维空间的方向关系。基于该模型给出三维空间方向关系的定性推理方法。     

基于地理本体的空间方向关系定性推理

围绕基于地理本体的空间方向关系定性推理进行研究,给出了定性推理系统总体框架,并对方向关系模型、自定义规则、地理本体、定性推理进行详细探讨。     

定性空间表示与定性空间的研究与发展

1 引言空间推理是指利用空间理论和人工智能技术对空间对象建模、描述和表示,并据此对空间对象间的空间关系进行的定性或定量的分析和处理过程。在描述和推断空间对象间的空间关系时,要获得精确、定量的数据通常是不可能的或不必要的,在这种情况下,可能要用到关于空间关系的定性空间推理。定性空间推理是一个     

基于层次因果诊断模型的搜索策略研究

文章针对定性推理QSIM算法存在组合爆炸的问题,根据水产专家的多年总结的实践经验与知识,对鱼病的数据、信息进行了分析,将领域专家的知识作为约束条件,提出了基于层次因果的诊断模型的搜索策略,减少了推理分支,提高了效率。