ITS中基于树型知识的管理及实现

知识的有效管理是决定智能教学系统(Intelligence Teaching System,ITS)性能的因素之一,它的管理方式依赖于知识的表示模式。为了提高知识的管理的效率,根据树型知识的表示方法,给出了深度优先搜索法来排除知识冗余性的算法,对基于树型结构的知识管理模式进行了进一步探讨。     

ITS中基于模糊关系数据模型的知识表示及推理研究

使用模糊关系模型讨论建立学科知识库的方法,并用隶属度函数及模糊中心数等方法描述知识点属性,以知识点的模糊关系建立知识库,并且,就实现基于模糊关系数据模型推理过程,给出了两个关键性的算法。     

智能教学系统中知识表示模型的研究与设计

研究了智能教学系统功能与结构。分析了知识库模型在智能教学系统中的重要地位;通过对知识库中的教学内容与教学规则两类知识的分析和对超媒体知识表示的研究,构建了一个基于层次结构的超媒体网络模型,并在知识网络图中节点里嵌入教学规则,以实现教学内容的动态组织、呈现和教学过程中的自适应导航。该模型为教学系统的决策与分析提供了智能的辅助手段。     

对象式ITS模型的研究

ITS模型是建造实用ITS系统的基础,亦涉及知识表示、推理策略等多种人工智能技术。该文讨论了反射的基本思想,近而以对象式知识库结构为基础,引入反射机制并集成基于类和基于原型的两种面向对象风格,提出了基于反射的对象式智能教学系统模型RITM（ReflectiveIntegratedTurtoringModel）。其解题策略是基于元对象控制的基于事例的推理而设计的。该文最后介绍了在系统实现方面所做的工作。     

WBITS中基于神经规则的知识表示与管理

针对当前智能教学系统存在的不足,设计了一个基于WEB的智能教学系统模型。详细介绍了该系统中引入的基于神经规则的知识表示方法并简要说明了推理过程。最后,详细给出了知识获取与知识更新算法,解决了智能教学系统中知识库维护难的问题。     

自适应网络教学系统中知识表示模型的设计

针对知识库是教学系统的核心,是实现系统智能化的关键。为了提高网络教学系统的决策和诊断能力,满足自适应学习的需要,设计了一个基于层次结构的语义网络和产生式的二级知识表示模型,提出了广度优先的知识点剪枝算法和深度优先的知识点遍历算法,对所学习知识点进行选取及对相应的知识网络遍历,并通过采用知识点学习的智能导航算法仿真学生在系统中自适应学习的全过程。实验结果表明,知识模型的设计有助于实现网络教学资源动态组织和教学策略的动态调整,能够更好地为学生提供个性化的学习参考需要,为系统决策分析提供参考依据。     

基于知识联通的tutor-AI模型设计

为提高教学质量和效率,将基于知识本体的知识联通方法引入智能教学系统（Intelligent Tutor System,ITS）．介绍AI知识本体与问题上下文本体的创建和知识库设计,探讨两种基于本体的联通方法：基于概念主干的联通和基于〈属性,属性值〉对的联通．最后提出基于知识联通的tutor-AI模型,并分析该系统的教学质量．     

基于知识网格的智能教学系统

在教学实践中,很难准确、系统的评估学生对所学知识的掌握程度。学生不能理解所学概念的原因是缺乏必备基础知识（先决知识）,不理解所学这些知识对以后要学课程影响。要解决这个问题,运用描绘和个人的分析的方法是十分困难的。基于知识网格智能教学系统使用知识网格能够建立一个可共享的,协作的基于网络的知识体系。它用知识网格中的一个节点作为起始点进行＂知识漫步＂,建立一个＂缺失知识链＂。告诉学生目前所学的知识体系结构。最终,评测结果将会被送到网上不同的虚拟组织。这些组织是由教师组成的,所以他们的建议会更有参考价值。     

ICAI系统中知识模型和推理

根据ICAI中知识的特点,文章提出了知识网络图和模糊规则图的知识表示形式,并且将模糊思想引入到ICAI系统中,以优化系统的推理机制,使系统的推理过程更接近人类的思维过程,推理的结果也更为合理、有效。     

基于概念图的关联规则知识表示

针对传统关联规则表示方式无法展现领域知识、数据项间的关系及规则中所隐含的信息等问题,提出了一种基于概念图的关联规则知识表示方法,该方法包括模式定义和模式解析,其结合概念图理论可将关联规则转换成概念图的知识表示形式。给出了关联规则的概念图知识表示算法,并以某省全员人口数据为数据源对算法进行了具体实现和分析。实验结果表明,该方法在人口信息表现方面具有良好的效果。     

基于WWW智能教学系统的过滤模型

Filter is a key technology of information retrieve of internet. Intelligent tutor system basedon WWW(WWWITS) can tutor several students at the same time,and support the collaboration andcompete learning mode. Filter is also important for WWW-based ITS(WWWITS) ,which is the key fac-tor to implement intelligence and to improve the adaptivity of WWWITS. In this paper,we present twofilter models in WWWITS,and we make further researches on the model ,method ,formalization,and ex-tended HTML based on what We have studied.     

智能教学中的知识模型与教学评价的研究

目前,基于Web的智能教学系院是计算机应用于教育领域的研究方向之一。本文从知识点及其关系出发构建一个知识网络模型,并基于该模型介绍如何进行领域知识表示及考核试题设置,然后设计了试题难度系数的动态更新方法,还提出一种简捷的知识诊断方法,准确地将学生学习缺陷定位到具体的知识点,得出学习路径方面的建议,从而增强了教学的针对性。     

ITS中知识点的设计与教策略推理

根据实际教学中知识内容之间的关系。将ITS中知识点构建为网状结构，并使用带有权值的邻接矩阵表示．同时将模糊数学中隶属函数引入到对学习者学习程度的判断中。在此基础上使用队列和递归算法实现教学策略的推理。     

ITS中知识点的设计与教学策略推理

根据实际教学中知识内容之间的关系,将ITS中知识点构建为网状结构,并使用带有权值的邻接矩阵表示,同时将模糊数学中隶属函数引入到对学习者学习程度的判断中,在此基础上使用队列和递归算法实现教学策略的推理.     

设备状态监测与诊断系统的概念模型

采用任何软件技术实现的设备状态监测与故障诊断系统都应该遵循同一个高层次抽象的概念模型,采用统一建模语言,以基于Web的设备远程监测与诊断系统（WRMFDS）的概念模型为实例,建立该领域的概念模型,采用面向对象分析和设计模式建立相应的关键对象模型。设计和实现的WRMFDS原型系统在一定程度上证明了该概念模型的正确性与有效性。     

机载诊断模型的工程化开发方法

建立准确、有效的机载诊断模型是飞机健康管理系统能力提升中最为核心的技术问题。在分析国内外故障诊断模型开发方法研究现状的基础上,对机载诊断模型的工程化开发方法进行了深入研究。重点阐述了基于模型的故障诊断原理、机载诊断模型建立流程,并设计和实现了相应的机载诊断模型工程化开发辅助工具,其阶段性成果已在实际的工程项目中得到应用和验证。     

基于结构的弱诊断模型

本文首先给出一种弱诊断模型，利用系统的结构信息，快速得到系统的弱诊断，在不丢失解的情况下缩小诊断空间，以提高诊断效率。对仅知道系统的整体功能和物理结构系统，无法进行一致性诊断或更强的诊断，我们仍然可以对其进行弱诊断。其次，我们给出了弱诊断、一致诊断、溯因诊断间的关系。最后，根据诊断和真正故障元件集合间的关系，定义了诊断的可采纳性，并证明了弱诊断、一致诊断是可采纳的。     

基于深知识的故障应急系统模型

系统故障的突发事件要求快速响应并处理,其特点是现象明显、故障原因复杂、波及的系统多、涉及的维护部门广,单凭经验很可能顾此失彼,而查找问题原因和确定相关技术人员常耗费大量时间。该文提出一种基于深知识的诊断模型,结合统计数据、专家经验利用模糊数学的方法,利用不确定性推理技术对不完备的知识进行不确定推理,在问题尚不明确的时候快速缩小范围,按概率推导出故障对象,最终得出最可能的故障原因、解决方案或给出最合适的维护人员,大大缩短了应急响应的时间。     

一种数据仓库的概念模型-样本模型

数据仓库概念模型设计是数据仓库设计和实施的基础,是决定数据仓库成功与否的关键之一。该文介绍了一种数据仓库的概念模型-样本模型,它以事件为中心组织实体,并给出了描述实体之间层次、分类、组合关系的方法,以及确定样本库模式的原则和方法。最后给出了从ER模型向样本模型转换的方法。     

A Model-Based Method for an Online Diagnostic Knowledge-Based System

Fault diagnosis is very important for modern production technology and has received increasing theoretical and practical attention during the last few years. This paper presents a model-based diagnostic method for industrial systems. An online, real-time, deep knowledge based fault detection system has been developed by combining different development environments and tools. The system diagnoses, predicts and compensates faults by coupling symbolic and numerical data in a new environment suitable for the interaction of different sources of knowledge and has been successfully implemented and tested on a real hydraulic system.