基于贝叶斯网络的不确定性知识的推理方法

贝叶斯网络是不确定性知识表达与推理的一种新方法。它是概率论和图论相结合的产物,可用于复杂多因果关系的分析,是人工智能领域的研究热点和重要成果之一。由于它的解决方案明确、直观,所以近年来在远程医疗、故障诊断以及数据挖掘等领域,得到了广泛的应用。本文论述了贝叶斯网络的基本理论、方法和应用,并指出当前所存在的主要问题。     

基于范例推理的交通事故智能处理系统

介绍了一个基于范例推理的交通事故智能处理系统。首先给出了基于CBR的交通事故智能处理系统的总体框架。之后,对该系统中的核心部分：范例搜索、基于范例推理的综合推理模型、人机智能系统分别进行了讨论。     

基于物元分析法的泵站管理现代化评价研究

泵站管理现代化是水利工程管理现代化的重要组成部分,泵站现代化管理评价为泵站管理改革创新决策提供科学依据。为科学评估泵站现代化管理水平,解决各评价指标间不相容问题,通过构建由5个一级评价指标,24个二级评价指标组成的泵站管理现代化评价指标体系,将熵权法和专家赋权法耦合确定综合权重,得到泵站管理现代化物元评价模型,并应用于凤凰颈泵站。结果表明:物元分析法可有效评价泵站现代化管理水平,与实际情况相符,该泵站现代化管理程度相对较高,但应重点加强水生态管理和水利信息化管理,尤其是水利信息数据资源管理和水土流失治理需加强现代化建设。