贝叶斯网及其概率推理在智能教学中的应用

对贝叶斯网及其概率推理进行了简述,提出并实现了一种以贝叶斯网为学生模型的智能教学系统,并重点介绍了学生模型的结构、功能和概率推理算法.系统运行的实例数据真实地反映了学生模型当前的解题情况.     

基于BP网的案例推理在智能方案设计支持系统中的实现

讨论了基于案例推理的智能方案设计支持系统的原理。其主要工作原理是寻找到过去的相似案例,然后利用知识库中的知识对案例进行修正,从而形成设计方案。具体研究了方案库和指标库的建立,并采用关系数据库格式进行存储,从而提高了其可维护性,安全性和共享性。提出基于３层ＢＰ网的相似度计算方法,从而可以准确地检索到相近案例,对产品方案设计过程提供有效的支持。     

基于Petri网结构的专家系统推理机制初探

据Ｐｅｔｒｉ网结构及图形表示,分析了一般专家系统的推理机制,针对其规则集,研究了基于Ｐｅｔｒｉ网的并和无所作推理机制。     

模糊Petri网模型的反向推理算法

提出了一种建立在模糊Petri网的基本结构上的反向推理算法．通过建立模糊Petri网模型的关联矩阵、库所向量和变迁向量，运用矩阵运算的基本方法实现．通过该算法的运行，可以在模糊Petri网模型中抽取出一个子模型，从而把一个大的、复杂的系统转化为一个只与问题相关的小的系统来处理．采用数学运算的方法实现的反向推理算法简单，具有通用性，它适用于各种类型的模糊Petri网结构．对于其它的大系统生成子系统的问题，这种矩阵运算的方法也可以借鉴．同时对该算法中的矩阵运算和模型中的图形结构之间的关系进行了分析，讨论了算法的复杂性．     

基于SWRL规则推理的空间信息服务组合

互联网上的Web服务数目增加很快,但单个服务提供的功能仍然不能满足用户需要,所以有必要对服务进行组合来满足用户需要.状态空间搜索是服务组合的关键问题,随着服务规模的增大,状态空间成指数增长,导致组合爆炸问题,因此减少在服务组合时的状态搜索空间对提高服务组合效率有重要作用.提出了一种基于SWRL规则推理技术的语义Web服务组合方法,该方法利用规则先求取由输入、输出请求确定的闭包服务集,对服务组合中的状态空间搜索过程进行了优化,使发现效率得到了较大提高.通过空间信息服务"洪水淹没分析库"进行了组合实验,证明了该方法的可行性和高效性.     

基于主动式知识库的专家系统建模和推理研究

本文将面积地象的技术引入专家系统中,将知识库中的规则和事实都用对象来表示,每个对象仍其能获得的信息进行局部推理,并向其它对象发送推是结果,从而将推理分布于知识库的各个对象中,以并发和步的方式进行,实现了多种推理模式的自主推理网络,西文还给出了中推理模式的算法描述。     

动态规则库构造及并行推理的扩展Petri网模型

专家系统技术的不断实用及其具体领域中的深入应用向人们提出在推理机制和效率上的更高要求．本文提出一种基于扩展Ｐｅｔｒｉ网模型描述的动态规则库构造方法，以及在此基础上所支持的并行推理能力．     

基于案例推理的技术研究

从基于案例的推理技术理论出发，在Navinchandra，Bardasz，ZeidI等学者提出设计案例表示方法的基础上，给出一种在CBR系统中采用面向对象的方法进行案例表示的方法，同时，对CBR系统的关键技术案例的表示和案例的组织与检索也做了比较详尽的介绍和讨论。     

基于案例推理专家系统中的案例表示方法

阐述了专家系统中知识表示应考虑的因素。分析了基于案例推理专家系统中案例结构的描述方法及其在推理过程中所面临的问题。针对这些问题提出了一种以基于模拟和面向问题两种案例结构表述共同使用为基础的案例描述方法,并在这一基于汽车音响故障的案例推理专家系统中验证了这种案例描述方法的有效性和正确性。     

基于规则的演绎与诱导混合推理

基于规则的推理应该充分利用相关信息，尽量模仿交替地使用正向和逆向求解的思维方式，定义了可改变推理方向的推理过程。为了实现这种推广过程提出了基于规划演绎与诱导的混合推理方法。     

基于CBR,RBR,BBR集成推理在交通事故处理中的应用研究

随着道路交通量的急剧增加,交通拥挤、交通事故也在不断上升.如何能及时准确地处理交通事故并从中总结经验,吸取教训,制定防止类似事故发生的措施,是目前一项十分紧迫的任务.在深入研究了基于案例推理(CBR)、基于规则推理(RBR)、基于Bayes推理(BBR)方法的基础上提出并实现了一种集成这三种方法的智能推理模型,并把它应用到交通事故处理的推理中.它们的集成实现了优势互补,提高了系统求解问题的效率,增强了系统对不良结构问题的适应性,并且能很好地应用于带有不完全信息或矛盾信息的交通事故处理中.     

基于事例推理技术的冲压模具CAD系统

通过对基于事例推理技术和冲压模具设计过程的分析，应用系统相似性分析理论，提出了基于事例推理技术的冲压模具CAD系统的系统框架以及设计原理和实现方法，文中详细论述了模具服务对象和事例库中典型零件进行相似性匹配时相似系统以及相似元的选取问题，同时给出具体相似性分析方案，最后以实例说明了该模具CAD系统相似性的分析过程。     

基于多EBP网的案例匹配技术研究

为快速有效地实现案例推理，提出了基于多EBP神经网的案例匹配技术，设计了改进的德尔菲法来确定输出样本集．与传统的最邻近法的结果相比，对于复杂系统，该技术能够提高案例匹配的精确性，更适于解决案例属性权重难以确定或存在着耦合与非线性关系的问题．     

基于ANN-CBR的雷达故障诊断系统研究

新体制雷达系统的复杂性增加了雷达故障诊断的难度.为保证新体制雷达工作的可靠性和维修性能,运用人工智能理论,将神经网络与案例推理相结合,提出了雷达故障诊断系统结构和基于RBF神经网络故障诊断模型,给出了雷达故障案例的表示方法及快速检索算法.最后,通过实例分析证明了模型及方法的合理性和有效性.     

基于CBR技术的入侵检测系统研究

目前,成熟的商用入侵检测系统都是基于特征或者规则的精确匹配,如果攻击模式过于特殊或者攻击者采用一些躲避检测的手段,就容易产生误报或漏报,从而降低入侵检测系统的准确性。针对当前入侵检测系统存在的缺陷,提出了一种基于案例推理技术(Case-Based Reasoning,CBR)的入侵检测系统模型,并在该模型基础上提出了基于Snort的预处理模型以避免推理产生的系统资源过度消耗问题;提出了基于分层结构的案例库维护模型以解决案例质量问题和访问效率问题;设计了一种基于变权值的CBR引擎搜索匹配算法以提高搜索精度。仿真实验证明了上述系统可以有效地解决躲避攻击问题,其检测正确率较传统系统有所改善。     

基于MCMC算法贝叶斯网络的学习

对于给定的阈值,通过计算变量之间的互信息,设计了一种构造贝叶斯网络结构的方法。改进了关于图模结构学习中常见的 MCMC 算法。将这种方法构造的贝叶斯网络作为马尔可夫链初始状态的网络结构,利用改进后的 MCMC 算法,构造一个关于贝叶斯网络结构的马尔可夫链。迭代给定次数后,得到关于变量组的贝叶斯网络结构。实验结果表明:改进前和改进后的两种方法得到的贝叶斯网络结构基本一致,网络结构的接受率也相近。     

基于贝叶斯网络的供应扰动风险态势分析

运用贝叶斯网络对供应链中供应扰动风险的相关因素进行量化分析,得出了在供应扰动情况下以最短时间恢复正常生产是减少损失的最有效措施,而追加生产量不会大幅度降低损失.最后选择一个典型供应扰动案例,对基于贝叶斯网络的供应扰动风险态势进行算例分析,证明了模型的可行性和结论的合理性.     

基于改进案例推理的钢结构破损原因诊断分析

为了更有效地寻找钢结构发生破损的原因,快速得出钢结构事故的处理方法与建议,建立了基于改进案例推理(case-based reasoning,CBR)方法,进行钢结构事故破损原因的诊断.根据钢结构事故案例分析结果的特点,提出用统一化、标准化的破损特征与原因关系矩阵来表达事故案例分析结果的方法,矩阵参数为可能度系数,表达特征与原因的引发关系,进而归纳所有案例得出该案例库的破损特征与原因关系经验矩阵,并且根据待求事故的特征,得出事故发生的主要原因.该方法已编译成计算机人工智能软件,可作为工程事故人员分析时有利的辅助工具.     

CBR技术在印染自动配色系统中的应用研究

基于采用案例推理方法（Case-based reasoning）进行配色的思想，给出了基于CBR的印染配色系统的原型CBRMCs，对CBRMCS的配方库组织结构、配方检索、配方复用、学习调整等关键技术进行了探讨、并给出了这一技术的实验结果．     

基于范例推理的给水处理试验数据分析系统

目的为了将海量试验数据用于指导生产,探讨实用的分析方法.方法采用框架表示法和基于范例的推理技术.结果将自主开发的智能专家软件系统和863中试系统的试验分析数据库有机结合,建立了给水处理试验数据分析系统,该系统能够有效地对试验数据进行管理和分析,可以将试验成果用于指导生产活动.结论实践证明,基于范例的推理技术非常适合于没有很强理论模型而需要丰富经验的水处理领域.