知识处理中的编译技术

本文重点研究了ＳＫＹ知识处理中的编译技术。首先介绍了ＳＫＹ的知识库解释器的总体结构，然后就ＳＫＹ的面向对象知识表达语言的内部数据结构展开讨论。对符号表的数据结构以及类对象，方法，规则集，事实和数据类型的内部表达都作了重点分析。     

诊断专家系统通用推理机的程序设计

本文了一种用于诊断专家系统推理的推理机设计方法。该推理机采用类似ＭＹＣＩＮ的模糊推理方法，并具有解释机构。     

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。     

基于觉察上下文计算的健康智能家庭研究

利用觉察上下文计算技术来研究实现健康智能家庭,主要研究了健康智能家庭的上下文建模和上下文推理,并构建了一个实验系统AngelHome,分析了健康智能家庭中的各种上下文信息,利用本体技术对其进行建模,并用OWLDL语言表达上下文信息模型,构建了AngelHome本体;在上下文推理部分采用混合推理,对不同的推理任务分别采用本体推理机、自定义规则推理机和贝叶斯神经网络推理.AngelHome采用OSGi框架,具有良好的伸缩性,这里分析了系统的几个主要部分,并进行了测试.实验结果表明,利用觉察上下文计算技术来实现健康智能家庭是可行的.     

专家系统推理严密性的控制及竞争规则处理方法

专家系统推理机对推理方法行为的控制直接影响推理的效率及误差，尤其当竞争规则出现时表现更为突出，本文主要是分析和研究专家系统推理的严密性及推理机对竞争规则的选择和评价方法。     

专家系统推理严密性的控制及竞争规则处理方法

专家系统推理机对推理方法行为的控制直接影响推理的效率及误差，尤其当竞争规则出现时表现更为突出。本文主要是分析和研究专家系统推理的严密性及推理机对竞争规则的选择和评价方法。     

类型化面向对象逻辑语言LKO的元级解释

本文介绍类型化面向对象逻辑语言ＬＫＯ的元级解释技术，主要包括对象约束、状态、方法的继承算法，以及子句解释、类型推理和检查的多种合一算法。     

层叠推理机的设计与实现

在充分理解现有本体推理机的相关技术基础上,提出一种层叠推理机,研究层叠推理机的设计和实现方法。在实验中运用了Pellet推理机和Jena的自定义规则,实现了本体的语义推理。实验结果表明,该方法能够弥补传统推理机中采用单一的语义推理技术所引起的不足,比单一的推理机更有效地挖掘出本体中包含的隐藏信息。     

一种基于任务分解的多知识库协同求解专家系统

针对特定领域的知识特点、知识表示方法及采用的推理模型,提出一种基于产生式规则的多知识库专家系统.该系统改进传统专家系统的框架设计,根据求解问题的类别划分将知识库分解成相应的子知识库,再将子知识库的知识规则按知识表示的深度加以分解,建立反映专家经验知识的浅层知识库和原理性知识的深层知识库.系统采用主推理机和从推理机二级推理方式,不同的子知识库采用相应的从推理机.从而任务单一,搜索范围减小,能快速形成待检目标集.主从推理机制与正反向推理结合,提高系统的推理效率.运用该系统模型建造的农业领域专家系统实例,运行效率得到改善,速度显著提高.     

专家系统中的同步解释和驾驭推理技术研究

专家系统中的解释一般是在推理结束后把推理结果和过程显示给用户，而不能在推理的过程中同步给出解释，并让用户主动地参与到推理过程中进行共同推理。因此，提出了一种可以实现同步解释和驾驭推理的交互式推理机(IRM：Interactive Reasoning Machine)模型。在推理过程中，一方面IRM可以把推理的过程和中间结果同步地显示给用户：另一方面用户可以直接参与到推理过程中，根据当前的推理信息修改当前使用的规则和证据以完成驾驭推理.     

用C＋＋开发专家系统的一种新方法

本文通过用ＶｉｓｕａｌＣ＋＋开发专家系统,探讨了将数据库技术、面向对象方法和问题求解的黑板模型思想相结合,进行专家系统知识库和推理机设计的一种方法。     

医疗诊断专家系统MDESY的设计与实现

本文详细介绍了MDESY软件开发系统的结构、功能和系统的特点、设计思想及实现原理，阐述了使用MDESY系统生成专家诊断系统软件的方法。并通过介绍几个推理机的建立实例，强调了推理系统在MDESY系统中的重要性。     

专家系统中的面向对象技术

面向对象程序的核心特征是封装、继承、多态、层次。面向对象的程序设计是一种结构化技术，它基于类型层次，匿名对象通过为它设计的普通协议进行相互通信。在专家系统中使用面向对象的程序设计方法有很多优点。本文介绍在推理机与知识表示的实现方案中面向对象方法的应用。     

用PROLOG构造不精确正向推理机

近年来,不精确推理在专家系统中的地位不断提高.本文着重叙述用Turbo Prolog构造不精确正向推理机的技术.     

基于WAM的Prolog推理引擎的实现

提出了在实现基于WAM(Warrens Abstract Machine)架构的C-Prolog推理引擎过程中所遇到的问题，以及相应的解决方法和策略。在实现过程中，严格遵循了WAM体系架构中所提出的指令规范。为了提高系统运行时的效率，在指令预处理方面做了大量的工作，利用回填技术生成更快速的WAM代码。而其实现语言C使得该系统易于维护和改善，并与外部的应用程序的接口更方便灵活。     

大气污染总量控制规划智能决策支持系统中的知识表示和推理

在大气污染总量控制规划智能决策支持系统（ＩＳＡＰＥＣ）中知识表示方法采用产生式表示法,为提高推理的效率,将ＩＳＡＰＥＣ知识库设计为包含领域级和元级的两级知识库。为了便于用户和领域专家理解,又便于推理的实现,对这两级知识库中的知识都设计内、外两种形式,并且外部形式的知识可通过编译转化为内部形式的知识。针对领域级知识库分别设计了综合应用正向推理和逆向推理优点的目标推理机以及元推理机,此外还设计了推理中     

数据库推理通道的动态控制

数据库推理问题是数据库安全研究的重要组成部分,主要研究推理通道的检测方法和控制策略。该文提出一种动态控制推理通道的方法。该方法为每个推理通道建立一个标识集合,利用集合中元素和推理通道中对象的关联来控制查询的处理,使用户能灵活地访问数据但又得不到足够的信息来推理。与以前提出的方案不同,该方案保证了数据的最大可用性,同时有效地阻止推理并保持了快速的查询处理能力。     

HELIC-II: Legal reasoning system on the parallel inference machine

This paper presents HELIC-II, a legal reasoning system on the parallel inference machine. HELIC-II draws legal conclusions for a given case by referring to a statutory law (legal rules) and judicial precedents (old cases). This system consists of two inference engines. The rule-based engine draws legal consequences logically by using legal rules. The case-based engine generates legal concepts by referencing similar old cases. These engines complementally draw all possible conclusions, and output them in the form of inference trees. Users can use these trees as material to construct arguments in a legal suit. HELIC-II is implemented on the parallel inference machine, and it can draw conclusions quickly by parallel inference. As an example, a legal inference system for the Penal Code is introduced, and the effectiveness of the legal reasoning and parallel inference model is shown.     

基于推理通道的函数依赖推理控制

数据库推理控制是数据库安全领域的重要研究内容.函数依赖关系在推理攻击中通常会起到重要作用.文中对基于函数依赖关系的推理控制问题进行了研究,在推理通道思想的基础上,提出了一种基于最小函数依赖集构造推理通道的方法,以及一种基于推理通道的动态组合通道实例的方法,实现了在数据库运行阶段针对函数依赖关系的动态推理控制.上述方法已应用于国产数据库神舟OSCAR安全版中,实践表明,上述方法能够有效地防御基于函数依赖关系的推理攻击.