模糊PROLOG语言与专家系统

模糊PROLOG语言为专家系统的研究拓宽了道路,本文扼要介绍了新型模糊PROLOG语言一f-PROLOG,旨在说明它的基本语法,以及它和传统PROLOG语言的异同。进而,着重讨论了专家系统中的知识表达和非精确推理,指出传统的知识表达方式和推理方法因缺乏必要的模糊逻辑方法论背景而把大量的模糊信息和经验知识排斥在外,并通过实例说明f-PROLOG不仅是一种良好的知识表达工具,而且很适合用做专家系统的推理机。     

专家系统的建造与知识表达——~(13)C NMR推断香茶菜二萜化合物结构的专家系统

XCC(Xiang Cha Cai-香茶菜)专家系统是用于推理香茶菜属二萜类化合物结构的智能软件系统。该系统已经在IBM-PS/280上实现,程序设计是用Turbo PROLOG 1.1。本文主要描述XCC专家系统的建造与知识表达。从问题定义、知识抽象、知识概念及形式化到知识表达方法都做了详细论述。     

一种直接从键盘输入表的新方法

表输入是符号处理程序设计经常遇到的。本文提出在Turbo PROLOG(1.1版本)环境下,直接从键盘输入表的方法。使用表明,此方法是成功的。     

NPU-PROLOG2.0解释系统的知识库管理

NPU—PROIOG 2.0是作者在IBM—PC/XT上用PASCAL语言实现的一个PROLOG解释系统。该系统的知识库管理采用了虚拟存贮管理技术。本文内容主要包括:(1) NPU—PROLOG 2.0的知识库总体设计;(2) NPU—PROLOG 2.0的外存知识库管理;(3) NPU—PROLOG 2.0的内存知识库管理。     

PROLOG的一种并行解释方式的模拟实现

本文简要介绍我们研究的一种PROLOG并行解释方法,包括PROLOG并行解释的基于知识重写的逆向断言生成树林模型以及相应的并行解释控制算法—分布式断言进程族方法。我们已经模拟实现了这一方式,本文也给出模拟实现的梗概。     

递归在故障诊断专家系统设计中的应用

在智能故障诊断中,C(C )语言具有多方面优于传统人工智能语言(如LISP、PROLOG)的特性,它对递归的支持使得用其来开发故障诊断专家系统成为可能.本文研究了故障诊断专家系统开发中用到的递归方法及其基于C(C )的实现,具体包括:动态数据库设计中结构体的递归定义,推理机设计中函数的递归调用等.针对知识推理中易出现的"循环递归"问题,提出了一种基于"因果网络直观图"的解决方法.     

一种基于规则的双层四边通道布线专家系统原型

四边通道布线问题(switchbox routing problem)是VLSI布图设计(layout)中的一个关键问题。从计算的观点看,它是一个NP-hard问题。因此,基于知识的方法是解决这一问题的有效方法。 本文中,提出了一种以PROLOG为核心的基于规则的双层四边通道布线专家系统的原型(prototype)。它能把人类布线专家的规划、推理能力及布线经验同计算机的高速数据处理能力有机地结合起来,从而取得较高的布线效率和布通率。     

PROLOG并行处理技术

我们把用多处理机系统来并行解释(传统顺序)PROLOG程序称做 PROLOG并行处理。本文讨论PROLOG并行处理的有关问题,如PROLOG并行处理的背景,PROLOG解释的并行模型及相应的处理方式(包括子句分布,并行解释控制策略,处理机/进程的分配/调度,PROLOG过程语义维护,通讯复杂性控制,以及支撑多处理机体系结构等)。最后介绍我们提出并准备实现的PROLOG的A并行处理方式,这一种包纳了多种并行模式的逆向递归式断言并行解释方式。     

演绎数据库系统G-DDBS/VMS的研制

本文就G-DDBS/VMS的体系结构作了分析和说明,提出了一种基于预编译的高效解释方法,讨论了具有鲜明层次性和模块性的内涵数据库的存贮组织及其管理方法,介绍了我们为该系统设计的两种用户查询语言,即基于PROLOG的查询语言PBQL以及近于自然语言的查询语言SQL。对系统的完整性约束问题提出了关于演绎知识的吸收概念以及用元谓词实现吸收的方法。     

Turbo PROLOG程序开发中数据描述的一种方法

ＴｕｒｂｏＰＲＯＬＯＧ程序开发中数据组织与描述的一种系统的、实用的、简单但又十分具体的方法和过程。参照文中的步骤，可以有效地把用户的数据说明直接地变换为相应的ＴｕｒｂｏＰＲＯＬＯＧ定义。     

EXSHOF: An artificial intelligence approach to high-order filter synthesis

A two-tier expert-system-based synthesis of high-order filters is developed. Expert-system techniques have been used for choosing a particular biquad structure and for selection of the high-order filter structure as well. The data inputs will be either filter specifications or transfer functions and the output will be a detailed filter circuit with all its element values. EXSHOF ( pert System based ynthesis of igh rder ilter) is totally menu-driven and highly interactive. It assumes little knowledge of computers or filters from the user. The complete package is implemented in Turbo PASCAL and Turbo PROLOG languages.     

流动注射分析专家系统的自然语言理解

本文提出自然语言理解技术作为流动注射分析专家系统的人机交互模式,并对自然语言理解程序的三个组成部分—词法分析、语法分析和语义分析的具体实现方法进行了阐述。同时说明了如何用PROLOG语言设计流动注射分析专家系统的自然语言理解模块。     

面向对象的数据仓库模型设计

面向对象的方法是软件工程中最主要和最流行的设计方法,UML是面向对象系统的标准建模语言。论文首先分析了数据仓库的多维模型的特点和基本概念,然后给出了用面向对象的技术,并结合UML进行数据仓库模型设计的方法。     

软件Agent的一种面向对象设计模型

怎样实现软件Agent是设计与开发面向Agent编程语言及工具的关键问题.为基于当前主流的面向对象技术来解决该问题,首先讨论了对象与Agent的主要区别,然后通过对Agent的BDI模型进行简化改进,提出了一种基于对象技术的软件Agent的实现体系结构及其内部行为自主决策算法.最后,基于该结构及算法并利用设计模式开发出了软件Agent的一种面向对象设计框架.该工作对于上述问题的解决,以及在现有成熟的面向对象技术基础上开发出软件Agent程序设计语言及其支撑环境具有基础指导意义.     

基于有穷自动机的面向对象软件规约的测试

尽管作为软件工程中面向对象的技术已逐步取代了面向过程的技术,但是测试和维护软件的费用并没有因此而减少。在面向对象软件的测试研究中,对如何减少面向对象软件的错误提出了许多方法,绝大多数人关注的是类测试而不是对面向对象规约的高级测试。该文提供了一个基于有穷自动机的测试框架来测试面向对象规约。该方法在一个可执行的有穷自动机上直接进行了测试,不用手动进行证明,并且可产生大量的状态空间。测试结果证明了该方法的有效性。     

Cognitive activities in OO development

The cognitive activities performed by systems designers during systems development include problem understanding, problem decomposition and solution specification. One aspect of object-oriented (OO) approaches to system design that appeals to many adopting organizations is the purported naturalness, i.e. the consistency of OO approaches with these cognitive activities of problem solving. Essentially, OO aims to abstract components of the problem of system development to a high level that parallels problem solving in the world the system represents. In other words, knowing how a problem is solved in the real world informs one about how the OO system solves the problem. Thus, the OO development process and the resulting OO model are believed to be consistent with innate cognitive activities and consistent with the problem/real world, respectively. A cognitive mapping method was used to ask graduate students experienced with OO techniques about their perceptions of what is complex (difficult to understand) about OO systems. Their responses include a set of concepts, categories of similar concepts and cognitive maps that reveal what they believe is difficult about using OO techniques. Evaluating these perceptions in terms of the cognitive activities of system design reveals problem decomposition was perceived as the activity that caused the most difficulties related to learning OO techniques. Problem understanding was the goal of the participants, while the solution activity ranked lower in importance but contained many issues essential to systems development and influenced problem understanding.     

PROLOG运行机制的辅助理解工具

用表意图形的方法研究了人工智能语言ＰＲＯＬＯＧ的各种语法成份，找出一套有效的辅助理解工具，它能准确清晰地图解ＰＲＯＬＯＧ程序，如目标和子句，谓词ＦＡＩＬ和回溯，以及截断谓词等内容。文中特别用两个例子详述了在ＰＲＯＬＯＧ语言中最难理解的递归过程。最后，简述了矩形表示法，该工具的图册和配套的图形动画软件。     

An exploratory study of object-oriented software component size determinants and the application of regression tree forecasting models

Software component size estimation is an important task in software project management. For a component-based approach, two steps may be used to estimate the overall size of object-oriented (OO) software: a designer uses metrics to predict the size of the software components and then utilizes the sizes to estimate the overall project size. Using OO software metrics literature, we identified factors that may affect the size of an OO software component. Using real-life data from 152 software components, we then determined the effect of the identified factors on the prediction of OO software component size. The results indicated that certain factors and the type of OO software component play a significant role in the estimate. It is shown how a regression tree data mining approach can be used to learn decision rules to guide future estimates.     

An exploratory study of object-oriented software component size determinants and the application of regression tree forecasting models

Software component size estimation is an important task in software project management. For a component-based approach, two steps may be used to estimate the overall size of object-oriented (OO) software: a designer uses metrics to predict the size of the software components and then utilizes the sizes to estimate the overall project size. Using OO software metrics literature, we identified factors that may affect the size of an OO software component. Using real-life data from 152 software components, we then determined the effect of the identified factors on the prediction of OO software component size. The results indicated that certain factors and the type of OO software component play a significant role in the estimate. It is shown how a regression tree data mining approach can be used to learn decision rules to guide future estimates.