SWRL推理规则在平面几何证明中的应用

OWL由于其具有较强的知识表示能力目前已成为语义Web知识建模的主要语言,尽管如此,它在知识推理方面存在着许多不足。语义网规则语言（SWRL）是为了弥补OWL的不足发展起来的,它是以OWL的子语言OWL DL以及其它规则标记语言为基础的规则描述语言,将SWRL推理规则引入OWL DL可以大大改善OWL DL的推理能力。运用SWRL推理规则和Jess推理机对平面几何证明题进行了推理和证明,结果验证了SWRL推理规则的有效性和正确性,在实践中同时也发现了SWRL存在的一些问题,有待今后进一步研究。     

基于MAS的航空机务维修差错预警专家系统

机务维修是关系到民用航空安全和效益的重要因素之一，是飞行安全的基础，因此迫切需要建立航空机务维修差错预警专家系统。采用Agent技术作为低层支撑技术，将基于规则的不确定性推理和基于案例推理的预警方法引入航空机务维修差错预警领域，给出了总体结构的设计以及关键技术的实现，从而为航空机务维修差错预警提供了一种新的思路和方法。     

模糊关联规则挖掘和推理系统

为了准确对用户的消费提供个性化建议,智能推荐系统应运而生.对智能推荐系统体系结构及实现方法进行了有益的探索,将模糊聚类、模糊关联规则挖掘与模糊推理相结合,设计并实现了一个原型智能推荐系统.该系统在经过实际数据运行后,经过模糊聚类、模糊关联规则挖掘和规则筛选,并经过模糊推理,系统可以给出一些符合实际背景的结论.     

数控机床多故障诊断专家系统设计

系统以数控机床的数控系统为分析对象,结合某数控公司提供的故障分析手册和积累的案例以及参照该公司故障诊断专家给出的诊断方法,学习其他的专家系统的成功经验,设计了一套数控机床图形化多故障诊断系统.文中介绍了数控机床故障诊断专家系统中的一个故障诊断的方法,它具有多故障诊断的能力,可以图形化辅助诊断过程.开发了一种新的匹配算法,它是由最近相邻算法根据本系统的实际情况而开发的一种新算法.对于多故障诊断,系统采用化多故障为单故障处理的方法.开发了图形化辅助诊断功能,提高了诊断系统的实用性.开发了针对数控机床故障诊断的自学习功能,实现了故障诊断的经验积累.     

基于本体和规则推理的GUI软件测试用例生成*

为了提高GUI软件测试用例的生成效率和可维护性,提出了一种基于本体和规则推理的GUI软件测试用例生成方法。首先建立一个通用的GUI软件测试用例本体模型,通过对其继承和实例化可获得具体被测软件的测试用例本体模型,同时开发反映测试数据生成和测试路径生成的测试用例生成规则。最后将基于OWL的测试用例本体和基于SWRL的测试用例生成规则导入Jess推理引擎,通过推理得到符合测试需求的、易于维护的测试用例子集。在核电站堆芯换料管理系统上的应用,验证了该方法的有效性。     

基于规则引擎的计算机故障智能诊断系统的研究与实现

针对现有计算机故障诊断系统的不足,利用Jess规则引擎开发核心推理模块,遵循JSR 94标准,采用Java语言构建整体框架,并使用Web页面作为人机交互的平台,实现了具有可扩展性的计算机故障智能诊断系统。     

采用Jess引擎的机械设备故障诊断专家系统设计

介绍一种在J2EE环境下构建机械设备故障诊断专家系统的方案,使用Jess引擎作为核心推理模块,通过WebService和OPC技术等多途径获取事实,采用数据库管理事实和规则,实现基于Web的机械设备故障诊断专家系统,使机械设备故障诊断系统融合领域专家的经验、智慧和方法,这对于保证设备安全运行具有重大意义。     

如何用Jess开发专家系统

在当今的人工领域当中，出现了许多以Java为核心技术的专家系统开发工具，Jess(Java expert system shell)就是一种基于Java的专家系统外壳，本文简要介绍了Jess的内容，并给出了用它开发专家系统的一些基本的应用方法。     

Baroque Parameters

Andrew Saunders describes how students on Rensselaer School of Architecture's Rome programme were encouraged to explore the geometry and mathematics that underlie the architecture of the Baroque through parametric design. Copyright © 2009 John Wiley & Sons, Ltd.     

基于语义网规则语言的推理机制框架设计

分析了本体描述语言OWL DL在表达能力上局限于描述逻辑的缺陷以及语义网规则语言(semantic web rule language,SWRL)的特点,在已有时本体和规则结合推理的研究基础上,提出了一个基于SWRL的推理机制框架.该框架在OWL本体中引入了规则的表示,弥补了OWLDL在推理机制上的不足,经该框架推导出的新本体在原本体的基础上增加了概念间的语义关联,将隐性知识显示化,完善了本体知识库的内容.在语义Web领域,该框架的应用能够提高本体知识的利用率.