基于组合—分解的机器发现方法

本提出了一个用以刻划综合与分析的发现过程的机器发现方法，定义了组合－分解算子，组合－分解函数，函数发现和函数维护等概念，给出组合－分解函数发现算法和维护算法。作为应用，本探讨了关于知识发现和知识维护的函数型知识发现过程。     

部件在印刷体汉字识别中的应用

汉字是由不同部首、笔划构成的 ,但在计算机中表示部首是非常困难的。文章介绍一种便于计算机使用的部件来进行汉字识别的方法 ,所有的汉字被分解为几百个部件 ,识别时 ,先识别出汉字中的各个部件 ,然后再构成整个汉字 ,从而加快了汉字识别的速度。     

机器定理证明的反向归约方法

基于代数和递归函数理论，本文定义了代数递归谓词．代数递归谓词是一类广泛的谓词．基于数学归纳法，作者给出了证明代数递归谓词永真性的反向归约方法及相应的算法Ｒｅｄｕｃｔｉｏｎ．由于采用反向归约方式来完成定理证明，从根本上消除了正向组合式定理证明所产生的组合爆炸，因而极大地提高了定理证明的效率．     

统计信息,递归和机器发现

一、引言 1.1 问题本文所要研究的中心问题是机器发现的数学描述,即:给出一个变元的集合{y,x_1…,X_m}和关于这些变元的一组数据{d_1,…,d_n},其中d _i=(y_i,x_(li),…,x_(mi))满足条件:当x_l=x_(lj),…,x_m=x_(mi)时,y_i=y。试图发现     

具备归纳和演绎能力的数据库系统Duce—92的设计与实现

一、引言演绎数据库是近几年数据库研究的热点。根据 Grant 和 Minker 的分类,演绎数据库的研究可以分为三个阶段:第一阶段(1957—1968),开始了演绎数据库的研究工作,开始应用 J.A.Robinson 提出的归结原理于演绎数据库中的演绎的实现。第二阶段(1969—1978),逻辑程序设计和 Prolog 在演绎数据库中的应用;演绎数据库语义和否定在定义数据库中的研究。第三阶段(1979     

机器发现的递归函数法

为了解决机器发现所面临的问题,本文提出了一种新的机器发现方法——递归函数法,该方法把待求函数本身作为唯一的理论项,从而保证了理论项的合适性;其发现能力也有所提高,该方法采用原始递归式定义函数,递归函数在理论上比较完善,故该方法具有很好的理论依据并且便于计算机实现。     

代数递归逻辑与人工智能

融合代数和递归函数理论，本文建了一个可以刻画知识表示、智能获取和自动推理的逻辑理论，给出了从示例中获得取知识的多项式复杂性算法和自动推理多项式复杂性算法。作为代数递归逻辑的应用，本文给出了人工智能中的约束满足问题的处理方案，探讨了人工智能的基本问题。     

基于组合─分解的机器发现方法

本文提出了一个用以刻划综合与分析的发现过程的机器发现方法，定义了组合－分解算子、组合－分解函数、函数发现和函数维护等概念，给出了组合－分解函数的发现算法和维护算法．作为应用，本文探讨了关于知识发现和知识维护的函数型知识发现过程．