Part-Whole关系的细分及性质分析

Part-Whole关系的语义差别往往决定了本体是否可以合并或重用。Wiston分类法被用来对医学本体中的Part-Whole关系进行了分类,使每类Part-Whole子关系具有特定的语义并有传递性。利用Mereology理论分析了子关系的性质和子关系之间的相似性,以及子关系之间相似性和逻辑推理正确性的关系。为Part-Whole关系的研究提供了新的方法学。     

浅议自然物与人造物的关系

自然与艺术从来不是对立的,我们不能单纯的比较人造物与自然物何者更美,何者是艺术的代名词。从西方到东方,从古至今自始至终两者都是相互依托的关系。在今天的现代设计中,我们更是能够探寻到两者深层次的内在关联。     

浅谈人造物比自然物更美

在21世纪这个多元文化并存的现代化国际化的世界,自然物是美的,我们要加以重视,然而人造物的美是建立在自然物美的基础之上的,人造物的美也是通过对于自然物美的艺术创造来实现的,给予了自然物更多非同寻常的意义,丰富了其功能性与实用性,将简单的物与其功能需求联系起来,企图寻求一种高于自然的艺术创造的意向,赋予了感情和生命的活力。人造物改变着现代社会的生活,孕育着人类智慧,比自然物更美。     

基于关系模式的知识表示方法

本文提出了一种专家数据库系统中知识库的设计方法。采用关系模式来描述知识库，用数据库方法存储管理知识库，以解决紧密耦合结构的专家数据库系统的设计问题，改善知识库管理的功能，克服专家系统不能有效地利用现有的使用常规数据库技术建造起来的数据库的局限。     

基于模糊集的不确定时间的表示及时态关系

研究不确定时间具有广泛的应用.不确定时间常常表现出模糊性,该文用模糊集的方法研究不确定时间点、不确定时间区间的表示方法及其时态关系.     

基于表示学习和语义要素感知的关系推理算法

基于知识表示的关系推理方法研究是近年来统计关系学习和知识图谱领域共同关注的热点.通过对当前流行的基于知识表示的推理模型进行比较,分析了现有模型所普遍采用的基本假设存在的不合理之处,即忽视了实体与关系在语义上的多样性.据此提出了一种新的关系推理建模假设：实体对之间的每种关系反映的是两侧实体在某些特定方面的语义关联,通过对实体向量的语义方面要素进行选择性加权,可以实现对不同关系语义的表示和区分.根据该假设提出了一种新的关系推理建模方法,采用非线性变换的方法来解决表示学习中的语义分辨率问题.在公开数据集上的实验结果表明：所提出的算法对复杂关系类型和相关实体具有良好的语义区分能力,能有效提高知识图谱上的关系推理准确率,性能显著优于目前主流的相关工作.     

手工造物的绿色意义

现代工业的发展使自然资源陷入了日益严峻的时代危机,能源保障与绿色环保成为人类生存的重要议题,"绿色设计"的理念也随之成为全球设计界共同拥护的主流原则之一,绿色、环保的时代定义有了更为丰富的阐释与实践。手工造物,这一农业社会所延续下来的造物方式中,存在着诸多人与环境协调生存的智慧,手工造物的绿色意义也将会给现代设计带来思维上的启示。     

基于属性Petri网的属性粒推理研究

不确定性知识处理是人工智能研究中经常遇到的问题,基于定性映射的属性Petri网模型在动态表示认知思维中不确定性知识与逻辑推理方面具有优势。在属性拓扑空间中,给出了属性粒的基本定义和基本推理,在属性Petri网中对不确定性知识进行表达,并基于属性Petri网给出归结推理的基本形式和基本算法。结果显示,这种方法可以使定性映射和Petri网更易于动态和显式地表达认知不确定性知识,可为进一步研究Petri网在认知模型中的作用提供参考。     

基于组合关系路径的知识图谱补全方法研究

现有的知识图谱补全方法往往只考虑直接连接的两个节点所组成的路径,忽略了节点与其他多个节点组成的关系路径所带来的信息。针对该问题,基于节点之间连接的方向,定义了在三节点结构下三种不同的关系路径连接模式,提出知识图谱中以三节点为主的组合关系路径补全模型(composite relational path completion,CRPC)。最后,在Word Net和Free Base数据集上验证了该模型的准确性。     

基于属性文法和语义网络的综合知识表示模型

本文提出了一个属性文法计算模型与语义网络表示模型相结合的综合知识表示模型.根据形式化的语义网络表示模型和属性文法的特点,该模型使用属性文法的符号建立了一些适合于语义网络表示模型的语法和语义规则模式,并且可通过扩充的属性文法的解释器来实现推理.     

基于不相关属性集合的属性探索算法

作为形式概念分析理论中的一个重要工具,属性探索算法能够以问题为导向,交互式地逐步发现系统知识,在知识的发现和获取中居于核心地位.但是,当形式背景的规模较大时,属性探索算法的计算过程过于耗时,严重制约了算法在当前大数据时代的推广与应用.耗时瓶颈主要存在于"寻找下一个与专家交互的问题"这一环节,传统算法在此过程中存在大量冗...     

基于数据分析方法的属性简约算法的实现

属性约简是粗集理论中的研究热点之一。文章通过数据分析方法讨论了属性约简问题,该算法直观,易于理解,能计算出所有的约简,克服了启发式算法的不完备性,以及基于区分矩阵的属性约简算法中出现时间和空间浪费的问题。实例表明,该法是行之有效的。     

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。     

模糊理论在专家系统中的应用研究

本文运用模糊理论结合产生式知识表示法,构造了一个模糊诊断专家系统的推理模型。     

基于知识点的试卷质量分析研究

通过对现有试卷质量评测标准的介绍,指出其中存在的不足,并以此引入知识点因素对评测标准加以改进。知识点的引入使评测粒度更加细腻,评价依据更加准确有效,能够真正反映出试卷的实际难度。最后根据评测标准的自身特点。利用OLAP技术对其加以实现,通过实践证明评测标准的有效性。     

基于依赖空间的变精度粗糙集属性约简

针对求解变精度粗糙集模型属性约简问题,在对象集上定义一种上下近似二元关系.利用此关系建立属性集上的等价关系,由此构造出依赖空间,从而得到变精度粗糙集的上下近似协调集的判定定理.同时建立一种保持每个决策类的上下近似不变的属性约简方法.最后通过实例验证方法的有效性.     

基于OWL的电厂设备故障特征的知识表示

为了对电力行业复杂的故障信息进行有效的知识管理,本文将本体论方法引入到设备故障信息的知识表示中。利用OWL本体语言的知识表示特性,介绍了基于OWL的电厂设备故障特征知识表示的过程,为特定领域知识的公共一致表示提供了新的思路,本研究结果不仅可以促进电力行业知识的共享和重用,还方便了电力行业内部以及企业间知识管理和信息交换。     

模糊聚类分析及其在数据挖掘中的应用

分析了常用的数据挖掘方法,在数据挖掘中引入了模糊聚类分析的方法,分析了该方法在数据挖掘中的优势,并以例证说明这一方法的实际应用。     

基于粒计算的属性约简改进算法

粒计算是基于问题求解、模式分类及信息处理的多层次粒结构分析方法,它是粗糙集、模糊集、数据挖掘以及人工智能等多领域交叉的一门新学科。在讨论知识粒度的基本概念和性质后,介绍了通过计算属性对约简核的重要度SigCore(A)(a)来进行信息系统约简的方法。考虑到有的信息系统没有约简核,提出了基于粒计算的约简算法的改进。改进后的算法既可以用于有约简核的系统,也可以用于没有约简核的系统。数值实验证实了算法的有效性。     

知识空间理论综述

知识空间理论是一种研究教育规律的科学方法,已取得一系列研究成果.文中旨在全面综述知识空间理论的研究工作.首先,阐述构建知识结构的方法和原则,介绍良级性的研究内容,并强调其在知识空间理论研究中的重要性,归纳总结推测关系的相关工作,并介绍问题之间、项目之间推测关系的研究方法.然后,分别从技能映射、技能函数、能力-绩效方法三方面梳理基于能力的知识空间理论的研究进展.进一步地,概述知识空间理论与概率模型、粒计算等结合的研究现状,并介绍知识空间理论在辅助学习与自适应测试方面的应用.最后,探讨上述研究中存在的关键科学问题,并提出初步的研究思路,为该领域的后续研究提供有益的参考.