模糊元图及其特性分析

模糊图已被广泛地应用于系统的分析与建模。然而现有的结构不适合于分析元素集之间的有向模糊关系。文中讨论了一种新的模糊图论结论－－模糊元图,它描述的是集合而非单个元素之间的有向关系,具有很强的图形化描述功能和形式化分析能力。文中着重分析了模糊元图的特性,尤其是其邻近矩阵的特性,这是模糊元图研究与应用的基础,模糊元图在系统建模和模糊规则管理方面有着广阔的应用前景。     

基于信任知识库的概率模糊认知图

模糊认知图较难表示概念间因果关系测度的不确定性、因果联系的时空特性及专家对知识的不确定性．在继承模糊认知图模型优点的前提下，在概念间的因果关系中引入条件概率及信任知识库表示，提出基于信任知识库的概率模糊认知图模型．该模型用条件概率及信任知识库表示因果联系的时空特性、专家对知识及概念间因果关系测度的不确定性，从而将因果关系测度的不确定性、因果联系的时空特性及专家对知识的不确定性有效地融入模糊认知图中，自然扩展了模糊认知图模拟因果关系的能力，较大限度地减少了认知图对现实世界模拟的失真．最后通过实验说明了基于信任知识库的概率模糊认知图模型，具有比FCM更强的模拟能力．     

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。     

因果图推理的一种新方法

1 引言基于概率论推理的不确定性知识表达推理方法包括信度网、马尔可夫网以及PROSPECTOR中使用的方法等。其中,信度网推理模型因其理论上的严格性和一致性,以及有效的局部计算机制和直观的图形化知识表达,正日益受到高度的重视。然而,信度网也存在一些不足:如处理多连通问题和因果循环问题的方法复杂,计算量大;采用条件概率表达因果关系强度不直观,数据之间存在相依性;较难根据实时收到的信息对知识库中的数据和因果结构进行在线修改;没有考虑条件概率随时间动态变化等问题。 1994年张勤教授提出了另一种基于概率论的知识表达推理方法—“基于动态因果树/图的概率推理”。该方法通过引入布尔逻辑运算,克服了上述信度网之不足,具有如下一些显著的特点:完全基于概率论,有良好的理论基础;对网络的拓扑结构没有限制(不要求通常使用的DAG图),可根据实际情况任意构造自己     

构造诊断专家系统知识库的新方法

通常的专家系统技术强调表面知识,一旦被诊断的问题超出了表面知识的范围,系统功能就显著下降,这样专家系统的能力受到了一定限制。本文以IDM-EL(诊断机械设备系统)为例,强调深层知识,提出诊断专家系统中的经验知识和原理知识,并以这两种类型知识构成专家系统。在诊断过程中,通过这两种类型知识的相互作用。使整个系统更加完善,功能更强。     

一种模糊知识库系统及其推理机制研究

介绍了一种具有模糊推理机制的模糊知识系统的基本结构、知识表示和推理机制，阐述了在模糊知识库设计与实现中，模糊推理机构造和工作流程设计的方法。该系统推理机制是基于传统PETE算法的扩展，通过使用相似性方法来处理模糊问题，实现了一种较为理想的不确定性推理；同时系统采用正向和反向推理相结合的双向推理机，使推理具有较高的准确性。最后给出了一个实例验证系统可行性。     

一种模糊知识库系统及其推理机制研究

介绍了一种具有模糊推理机制的模糊知识系统的基本结构、知识表示和推理机制,阐述了在模糊知识库设计与实现中,模糊推理机构造和工作流程设计的方法。该系统推理机制是基于传统RETE算法的扩展,通过使用相似性方法来处理模糊问题,实现了一种较为理想的不确定性推理;同时系统采用正向和反向推理相结合的双向推理机,使推理具有较高的准确性。最后给出了一个实例验证系统可行性。     

一种模糊认知图分类器的研究*

通过使用模糊认知图来模拟分类过程,构造了一种模糊认知图分类器,提出了它的两种模糊认知图分类模型,并在此基础上给出了使用它进行分类的推理机制。实验证明,该方法具有良好的分类性能。     

一种构造模糊隶属度的新方法

传统的模糊支持向量机隶属度函数是基于样本点到类中心点的距离进行设计的,这对非规则形状分布数据很不合理.在基于粗糙集和支持向量机建立入侵检测模型里,使用粗糙集理论挖掘出各条件属性对决策属性的影响决策程度,提出基于样本点与类中心点属性比较加权的新隶属度函数构造方法.该方法用于此模型,可以有效降低隶属度函数对样本集几何形状的依赖,能够有效地区分样本点、噪音点以及孤立点.实验表明,与支持向量机和传统基于类中心距离的模糊支持向量机相比,新的基于属性相关的隶属度函数的模糊支持向量机达到最好的分类效果,而且新隶属度方法简单易行,运行速度快     

一种面向对象知识库的构造和维护

以所开发的一个岩土工程安全评估及预测专家系统开发工具为背景,详细阐述了本开发工具中知识库的设计,实现及维护,该知识库是结合岩土工程安全监测的具体特点,采用面向对象的方法,以树形结构为基础建造的,实际应用表明,种知识库具有推理效率高,结构紧凑易物维护等特点。     

改进动态因果图与模糊推理融合故障诊断方法

在复杂的控制系统发生故障时,运维系统能保证对其进行快速、可靠的故障诊断尤为重要。针对复杂控制系统中控制信号多、信号关联性强、故障状态多、部件故障模式多的情况,提出一种改进动态因果图与模糊推理融合的故障诊断方法,利用改进动态因果图逻辑表达能力强,能因果互推的特点,构建多重（正向、反向、混合）模糊规则,有效克服了模糊逻辑推理中只能由因溯果而不能由果溯因的难题,同时,将动态因果图的动态特性引入到模糊规则的动态更新中,增强了模糊推理的实时性。最后,以某型装甲设备垂直力矩电机控制过程的故障诊断为应用背景,在自行研制的故障诊断平台中嵌入此法进行故障诊断测试,测试结果分析表明,此法能有效提高诊断效率,具有更高的准确性、先进性、适用性。     

面向知识图谱的知识推理研究进展

近年来,随着互联网技术和应用模式的迅猛发展,引发了互联网数据规模的爆炸式增长,其中包含大量有价值的知识.如何组织和表达这些知识,并对其进行深入计算和分析,备受关注.知识图谱作为丰富直观的知识表达方式应运而生.面向知识图谱的知识推理是知识图谱的研究热点之一,已在垂直搜索、智能问答等应用领域发挥了重要作用.面向知识图谱的知识推理旨在根据已有的知识推理出新的知识或识别错误的知识.不同于传统知识推理,由于知识图谱中知识表达形式的简洁直观、灵活丰富,面向知识图谱的知识推理方法也更加多样化.本文将从知识推理的基本概念出发,介绍近年来面向知识图谱知识推理方法的最新研究进展.具体地,本文根据推理类型划分,将面向知识图谱的知识推理分为单步推理和多步推理,根据方法的不同,每类又包括基于规则的推理、基于分布式表示的推理、基于神经网络的推理以及混合推理.本文详细总结这些方法,并探讨和展望面向知识图谱知识推理的未来研究方向和前景.     

提高推理效率的知识库重组研究

本论文主要提出了一种提高推理效率的方法--知识库重组,这种方法通过缩小推理范围来提高推理效率.文中对知识库结构和基于这种结构的知识库重组思想及其过程进行了详细讨论.     

提高推理效率的知识库重组研究

本论文主要提出了一种提高推理效率的方法——知识库重组,这种方法通过缩小推理范围来提高推理效率。文中对知识库结构和基于这种结构的知识库重组思想及其过程进行了详细讨论。     

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Petri 网知识库维护方法的实现

知识库的维护是知识系统的关键部分，直接关系到系统能否正常运行，本文介绍了基于Petri网知识库维护方法的实现。     

基于知识图谱的燃气轮机故障诊断知识库构建方法及维护

燃气轮机机组的设备健康状况的改变容易受到多种因素的影响，并且各原因间存在着复杂的耦合与传递关系，以往传统的故障诊断系统常会出现一种故障征兆对应多种故障模式的问题，针对此问题，目前主流解决方案已有基于知识图谱的故障诊断方法，但针对燃气轮机故障知识库的构建尤其是知识更新的研究较少，因此本文将重点从基于知识图谱的燃气轮机故障诊断中的知识库构建及维护进行进行介绍。首先，阐述了本体基本理论以及基于本体的语义推理原理，其次通过阐述领域知识的获取及表示介绍了知识库的构建过程，避免了在新知识整合过程中出现冲突及冗杂情况，最后通过实例验证了基于知识图谱的燃气轮机故障诊断知识库构建方法的可行性，及知识更新的稳定性，有效的解决了常规智能诊断过程中推理“一对多”的问题，同时提供了一种较为准确且稳定的知识图谱更新方法，为其他机械设备的故障检测提供了一条新思路。     

知识库系统技术研究

由于知识在人类生活中的重要性,知识库系统的研究具有十分重要的意义。本文首先定义了什么是知识库和知识库系统,对近年来人们在知识库领域及相关领域所做的工作进行了概括和总结,最后分析了该领域的研究动向。     

基于复合结构的知识库分类体系匹配方法

近年来,分类体系匹配由于其在知识库构建和融合等方面的广泛应用,已成为国内外工业界和学术界的研究热点.然而,随着网络大数据的不断发展,分类体系变得越来越庞大和复杂,构造一种通用有效的分类体系匹配器以适应大规模、异构分类体系匹配的扩展性仍然面临很大的挑战.为此,提出了一种基于复合结构的分类体系匹配方法BiMWM,该方法利用分类体系中分类的复合结构信息：微观结构和宏观结构,将分类体系匹配问题转化为二部图上的优化问题进行求解.首先,创建赋权的二部图建模分类体系之间候选的匹配类对关系;然后,通过计算二部图上的最大权匹配剪枝选择最优的分类体系的匹配类对.BiMWM方法可以在多项式时间内为2个分类体系产生最优匹配.实验结果表明:与当前先进的基准方法相比,该方法能够有效提升大规模、异构分类体系匹配的性能.     

模糊规则类知识管理及实践

模糊规则是模糊决策系统的核心内容。该文对模糊规则的描述进行了分析,设计和开发了模糊规则的管理软件,并以控件形式与决策系统集成。详细介绍了模糊规则控件的属性和触发方法,模糊规则管理器的设计和开发,为各领域模糊分析和决策系统的开发提供了重要的工具,有利于对模糊规则类经验知识的积累和重复使用,促进模糊分析和决策工作的应用。