基于事例推理的检索模型研究

一、引言基于事例的推理(CBR—Case—Based Reasoning)是通过访问知识库中过去同类问题的求解从而获得当前问题解决的一种推理模式。CBR研究兴起的主要原因是传统的知识处理系统对其“边界”以外的知识处理十分低效,不能从知识的积累中进行学习而达到自我完善,也不能对问题求解的策略与结果提供有效的解释,因而其整体性能十分脆弱。     

似然推理与神经元网络系统简介

简略介绍了专家系统中模糊模型的推理结构和神经元网络系统的模式，说明专家系统软件部分实质上是用一系推理谗句构成的模型，而神经元网络系统所以具有智能，完全是由于不同神经元对不同输入有不同的响应敏感所致。     

关于真值维护系统TMS的研究

本文系统地论述了几类典型的ＴＭＳ系统，对它们进行分析和比较，量后简要地叙述近年来在该领域中的一些重要研究动向。     

NR：一种数值推理方法

给出了一种数值推理方法。它将逐步匹配推理方法转化为逻辑值的计算。该模型的推理时间至多为Ｏ（ｎ＾２）。     

逻辑与数据库技术概论

本文对二十余年来人们在逻辑与数据库相结合领域所作的工作进行了归纳总结,并把它们区分为三类:理论和完全关系结构方法,纯理论方法以及理论和不完全关系结构方法。本文简要介绍了这三种方法的基本思想和关键技术,并讨论了它们各自的特点和适用范围。     

主动推送模式下的情报需求预测模型

针对主动推送模式下的情报需求预测问题,提出了基于案例推理的解决方案。设计了进行情报需求预测案例分析的工作流程,建立了案例属性描述模型;应用最近邻法进行案例的相似度评价,并通过信息增益的计算确定每个属性的权值,获得相似案例(集);提出了方案调整和推理策略。     

小学数学推理思维培养中的递进与跨越——以《探索5和2的倍数的特征》一课为例

数学源自于古希腊语,是研究数量、结构、变化以及空间模型等概念的一门学科。悠久的学科必有其奥妙之处。信息技术在小学数学教学中的应用,能够让学生感受其中奥妙,这扇奥妙之门的开启,也是他们的思维通向阔达、广博的开始。小学生的数学思维主要包括抽象思维、观察能力、空间想象力、统计能力和初步的演绎推理能力等。其中,推     

基于遥感案例推理的海岸带养殖信息提取

目前基于目视解释或光谱分类的养殖信息提取效率低,难以克服由于地物混杂带来的“椒盐”噪声现象且难以融合地学知识。针对养殖信息提取中存在的问题,首先在分析现有养殖信息提取方法和案例推理CBR(Case\|Based Reasoning)用于遥感图像处理的基础上,提出基于遥感案例推理的海岸带养殖信息提取的研究思路;其次,结合养殖区域的空间特征和属性特征,构建案例的表达模型以及CBR相似性推理模型;最后,对不属于案例构建区的粤西沙田镇进行养殖信息提取的CBR实验,精度达到84.56%。对比CBR方法和传统监督分类方法可知,CBR方法是实现海岸带养殖信息快速准确提取的一种有效手段。     

基于ESTA构建逆向推理专家系统

介绍专家系统工具ESTA和逆向推理机制的基本概念,阐述使用ESTA构建逆向推理专家系统的基本方法。     

基于工作流与Agent技术的选课系统研究

将工作流技术与Agent技术相结合用于选课系统的研究,充分利用工作流灵活性、软件重用和异构软件的集成特点,发挥Agent技术自组织、自学习和协同分配任务的能力.将多Agent工作流管理系统进行实例应用,设计了一个智能选课系统模型,协调系统中不同角色人员的不同活动,尽量避免冲突,使选课系统更加科学化、高效化、智能化和安全化.