智能型财务报表分析专家系统的设计与实现

传统的财务报表分析专家系统运作模式存在过于僵化、缺乏弹性与自我学习能力、产生的结果难以涵盖所有情况等问题,针对以上问题对传统的财务报表分析专家系统进行改进,在知识表达方式上采用框架式以及本体论知识表达法取代传统的规则式知识表达法;知识框架规则采用模糊逻辑表达式,有效处理决策环境中的不确定性;在知识库完整性方面增加了知识库扩充机制。介绍了系统的设计思想和实现机制,对系统进行了绩效评估和知识库评估,验证了在导入模糊逻辑以及本体论后,能够有效地增加系统执行效率,降低知识库建立与维护的复杂度。     

基于专家知识库的模糊控制系统的研究

通过对模糊控制系统的特点以及改善模糊控制系统性能途径的分析,提出了基于专家知识库的模糊控制系统,并详细叙述了利用专家知识库对模糊控制系统的量化因子和比例因子进行调整的过程.最后,通过实例仿真验证了该方法对改善模糊控制系统性能的有效性.     

一种对仿真可信度评估的智能专家系统

研究对仿真可信度的评估问题.针对传统的人类专家评估方法其工作量大、信息不确定以及结果模糊等问题,提出一种新型的替代专家的评估仿真可信度的方法,以不确定性知识表示和推理为基础,通过构建智能评估专家系统来实现评估.并对不确定性知识的表示与量度、不确定性推理、以及模糊信息的量化和信息的综合等相关知识进行了详细的描述.以细胞信号转导网络仿真模型的评估为实例进行了演示,演示表明:系统对于其仿真模型的评估实用,结果客观,可信.可与人类专家的决策过程媲美.     

军事分析仿真评估系统WMD模型研究

大规模杀伤性武器(WMD)是军事分析仿真评估系统的重要研究内容,建立合适和准确的WMD模型能够有效模拟和预测WMD影响进程,为生化防护辅助决策提供重要的参考信息。首先介绍了WMD模型在军事分析仿真评估系统中的地位和作用,然后从HPAC模型引擎、数据驱动模式和数据采集接口3个方面详细分析了WMD模型的建模思想,最后在军事分析仿真评估原型系统的平台上,通过仿真实例验证了WMD模型的有效性和正确性。     

基于分层Agent的军事分析仿真在线辅助决策系统研究

指挥与控制是军事分析仿真在线辅助决策系统中研究的主要对象之一。通过分层Agent方法对军事分析仿真在线辅助决策系统的指控关系进行建模,将战役级仿真中的指挥和控制划分成战略层、战术层和执行层,并对各层Agent功能进行描述。系统采用基于BOM组件的高性能RTI仿真方法,最后以一个空地攻防对抗系统的实例说明了该建模方法的应用。     

基于知识库的知识发现结构研究

基于知识库的知识发现系统KDK(KnowledgeDiscoveryBasedonKnowledgebase)是直接从知识信息中提取潜在有用的、新颖的、未知的模式的过程,以解决目前知识爆炸而能提供给决策者有效的决策信息却矛盾很少。不同于KDD,KDK系统将直接作用于大型知识库的构建。该文讨论了KDK的描述性定义,给出了KDK的总体结构模型,及子系统描述。     

军事仿真想定中的数据冲突消解方法

分析军事仿真想定中的数据冲突问题,提出一种数据冲突消解方法。采用产生式规则表示法,表示军事仿真想定中的事实和规则,建立想定知识库,利用该知识库对编辑好的想定进行推理,从而排查仿真想定数据中的应用冲突。分析结果表明,该方法能发现仿真想定中的数据冲突,可作为仿真训练或评估的依据。     

基于G2的电子战仿真技术研究

现代电子战(EW)作战系统规模日趋庞大,作战环境也日趋复杂,对用计算机进行EW仿真提出了更高要求.如何将面向对象建模、人工智能等技术应用到EW仿真中是当前研究的重点之一.文中运用面向对象建模方法建立EW作战系统的实体模型和行为模型,并与描述EW电磁环境的数学模型一起构成仿真模型库.然后以仿真模型库为基础,利用智能系统平台的知识表达和实时推理能力,建立了仿真规则知识库并以专家系统产生式推理的方式实现规则驱动的仿真运行.这种基于面向对象、知识推理的仿真已应用于EW作战系统的效能评估,并为战法研究、策略评估等更高层次的EW仿真提供了有力的手段.     

基于概念主干H的知识联通及其联通测度

1 引言领域专业知识在决策系统、智能教学系统(ITS)、知识查询系统等高技术产品中具有重要的作用。知识库是机器智能的重要来源,而大量实践证明计算机真正具有智能不仅需要大型知识库,而且更需要知识间广泛的互连。     

在线仿真技术初探

本文提出了一种在线仿真技术,它通过网络将仿真系统与指挥决策系统连接起来,实现了仿真系统与指挥决策系统之间的实时信息流动,从而形成一种虚实结合的快速仿真决策系统。文章在讨论了模型的语义描述的基础上,还提出了基于HLA的模型的动态组合及动态仿真联邦的自动运行机制。     

一个模糊常识库的模型

常识的表示及推理是人工智能的一个核心难题。文章提出了一个模糊常识库的模型,描述了模糊概念的表示方法以及常识的模糊推理,并给出了模型解题的两个例子。     

基于模糊推理模型的专家系统的研究与应用

应用模糊推理理论的思想和方法设计和实现了一个燃煤锅炉事故诊断专家系统。本文详细介绍了系统的基本结构、知识表示和推理机制。系统采用模糊关系矩阵和基于框架的模糊推理相结合的推理方法,具有较高的准确性。最后给出了一个应用实例。     

一种面向对象的模糊知识库模型

本文给出了一种专家系统模糊知识库的结构模型。重点讨论了该模型的体系结构和采用面向对象技术表示模糊规则的方法。并介绍了采用面向对象方法分析和设计模糊知识库的技术和采用面向对象串行化技术实现模糊知识库持久保存的方法。最后,分析了采用面向对象技术构建模糊知识库的优点。     

稀疏规则条件下的相似插值推理研究

模糊推理本质上就是插值器。但在稀疏规则库的务件下，当输入的事实落入规则“空隙”时，采用传统的CRI方法是得不到任何推理结果的。而采用KH线性插值推理也存在着难以保证推理结果的凸性和正规性等问题。为了在稀疏规则条件下能有好的插值推理结果，提出了一种相似插值推理方法。谊方法能较好地保证推理结果隶属函数的凸性和正规性，这为智能系统中的模糊推理提供了一个十分有用的工具。     

模糊规则组的谐调度

模糊规则库谐调性是规则库研究中的重要内容。在决定一组新来的模糊规则可否加入到已有规则库时,需要知道它对已有规则库的谐调程度。利用模糊关系方程理论和贴近度定义了模糊规则组之间的谐调度。实验表明此定义能很好地容纳相容规则并排除矛盾规则,这对于知识库的建立和维护是至关重要的。     

面向Agent的因特网上广告实时在线决策方法

由于因特网具有良好的开放性和参与性以及丰富多彩的视频、音频效果,使得在Ｗｅｂ站点上做广告的业务近年来得到了迅速发展．本文就因特网上的广告,利用网上能够实时获取瞬间在线加工信息的特点,给出了一个面向ａｇｅｎｔ的广告实时在线决策的方法ＡＡＤ（Ａｇｅｎｔｓ－ｏｒｉｅｎｔｅｄＡｄｖｅｒｔｉｓｅｍｅｎｔＤｅｃｉｓｉｏｎｓ）．ＡＡＤ基于面向ａｇｅｎｔ程序设计的思想,根据网络用户浏览广告概率特性以及网络用户有关的潜在个人专门信息,以及相应的规则应用专家系统技术分别构造概率知识库和模糊知识库,作为系统的Ａｇｅｎｔ,并且利用专家系统的推理技术,完成广告的选择和决策．     

基于模糊推理和知识库的通信设备故障智能诊断系统

首先介绍了用于通信设备蔽障智能诊断系统的总体框架，说明了各模块的功能及开发策略，然后介绍了该专家系统中知识的获取和表示方法，阐述了模糊推理与规则推理相结合的混合诊断推理方法。     

基于自学习模糊Petri网的知识化制造系统采购预测

对模糊Petri网进行改进,使其增加自学习能力,即自学习模糊Petri网(SFPN).提出了自学习模糊Petri网模型知识库的建立方法,通过构造SFPN模型知识库,建立并保存现有产品的SFPN模型,开发新产品或进行新的决策时调出并进行修正后作为新产品模型.通过较短时间和少量样本的自学习训练,便可用于新产品的预测或决策.最后通过采购预测实例验证了该方法的有效性.     

Gene selection for designing optimal fuzzy rule base classifier by estimating missing value

DNA microarray technology, a high throughput technology evaluates the expression of thousands of genes simultaneously under different experimental conditions. Analysis of the gene expression data reveals that not all but few important genes are responsible for the diseases. However, the DNA microarray data set usually contain multiple missing value and therefore, selection of important genes using the incomplete data set may be erroneous, resulting misclassification in disease prediction. In the paper we propose an integrated framework, which first imputes the missing value and then in order to achieve maximum accuracy in classifying the patients a classifier has been designed to select the genes using the complete microarray data set.Here functionally similar genes are employed to estimate the missing value unlike the existing gene expression value based distance similarity measure. However, the functionally similar genes may differ in their protein production capacity and so the degree of similarity between the genes varies from gene to gene. The problem has been dealt by proposing a novel method to impute the missing value using the concept of fuzzy similarity. After imputing the missing value, the continuous gene expression matrix is discretized using fuzzy sets to distinguish the activation levels of different genes. The proposed fuzzy importance factor (FIf) of each gene represents its activation level or protein production capacity both in the disease and normal class. The importance of each gene is evaluated while optimizing the number of rules in the fuzzy classifier depending on the FIf. The methodology we propose has been demonstrated using nine different cancer data sets and compared with the state of the art methods. Analysis of experimental results reveals that the proposed framework able to classify the diseased and normal patients with improved accuracy.     

计算智能方法优化设计模糊控制系统!现状与展望

计算智能方法优化模糊控制系统是近年来的研究热点，这里对此研究方向进行了综述．首先简要介绍了模糊控制；然后按使用计算智能方法的不同分成6大类，详尽分析了计算智能方法优化模糊控制系统的研究现状；最后对下一步的研究工作进行了展望．