基于多层推理机制的机械产品概念设计

将类比推理的方法与基于实例的方法相结合，建立了基于多层推理的机械产品概念设计系统、知识的表示，采用面向应用的规则方法，框架式的知识结构。该系统有自学习的能力，也可以由用户进行知识的更改和完善，用户界面良好。     

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。     

基于本体的机械产品知识仓库研究与应用

为解决产品开发全生命周期中知识管理与知识重用问题,提出了基于本体的机械产品知识仓库系统构架。从语法、属性、结构、实例四个方面进行相似性的计算,实现将源本体的实例映射到目标本体的过程。采用OWL本体表示语言对产品知识进行本体建模。并对基于本体的案例推理进行了深入的研究。最后将研究成果应用于制造业知识管理系统的机械产品知识仓库子系统中。     

Machine learning and CBR integrated mechanical product design approach

Many works based on case-based reasoning (CBR) and rule-based reasoning (RBR) have been done to obtain a product concept intelligently, but researches on automatic and intelligent methods for the detailed design process are still lacking. To achieve the intelligent design of the whole process for mechanical product development, an approach based on cases and knowledge is proposed. First, considering that the actual product cases sample is small, correlations among product features and relationships between product features and requirements are evaluated based on design knowledge. According to these correlations and relationships, a design problem is decomposed into multiple parallel small-scale sub-problems not only to increase data samples but reduce data dimensions. Moreover, a hybrid method that combined Hamming distance with Euclidean distance is generated to retrieve similar cases, which can address both numerical and encoding factors. In addition, K-Nearest-Neighbor (KNN) algorithm and Linear regression are adopted to adapt the classification and numeric parameters, respectively, so that the detailed design process can be achieved without fixed knowledge template. Finally, a tool design software is developed based on Visual studio 2015 to verify the practicability of the proposed method.     

A framework for knowledge-based control

A framework for knowledge-based control is proposed. The approach presented is suitable for control systems and control support of systems which have no adequate mathematical models. Thus, the control is performed by using knowledge engineering methods rather than pure mathematical control methods. The domain expert's knowledge is assumed to be encoded in the form of simple statements (facts) and special reasoning rules, which form the core of the Knowledge-Based Control System (KBCS). The control system reads the input information, and on the basis of the current state of its knowledge base, together with the application of supplied inference rules updates the knowledge base and performs the required control actions. Moreover, some inference control knowledge, reflecting the expert's way of reasoning, is to be incorporated in the KBCS. The main idea of the system consists of selecting an appropriate set of actions to be executed, with regard to the current state specification and the control goal given. An abstract mathematical model of the control process is formulated and a suitable language for knowledge representation is proposed. The reasoning scheme is discussed and the structure of the control system is outlined. A representative application example is provided.     

基于本体的应急救援知识库构建及其应用

针对专家系统在应急救援领域应用中存在的知识表示及推理等问题,采用基于本体的知识表示方法与基于Jena的规则推理引擎,参考简单知识工程方法论与Jena规则语法建立一个高速公路应急救援本体与推理规则,实现本体知识库的推理。将该知识库应用于高速公路应急救援系统中,结果表明其具备解决实际问题的能力;有利于领域知识的共享与重用;促进了专家系统在高速公路应急救援领域的发展。     

基于混合推理的知识库的构建及其应用研究

该文提出了基于OWL本体与Prolog规则的平面几何知识库的构建方法,从而可形式化地表示平面几何中丰富的语义信息.一方面,用类型、定义域、值域、分类、属性、实例等本体描述来表达结构化的知识,为领域内概念与概念之间关系的描述提供形式化的语义;另一方面,用Prolog规则来解决本体不能有效表达的诸如属性之间的关系和操作等问题,从而支持复杂关系间的推理.在此基础上,用Protégé和Prolog构建了一个基于本体和规则的平面几何知识库.实验证明:此知识库可实现知识和语义层次上的信息查询,还可进行复杂问题求解,其丰富的语义描述和混合推理能力弥补了传统知识库的不足.     

新闻知识图谱中知识融合量化评估研究

现阶段检验知识图谱融合程度的方法大多是基于句法检查和实例检验的人工方法,或对知识库中的逻辑规则进行推理,以此判断图谱是否具有完备性和一致性,但缺少对知识融合量化评估的具体方法。提出了一种基于幂律定律的量化评估方法,并用融合后的长江大保护新闻知识图谱节点数进行验证,发现随着节点相似度的升高,当前图谱节点的融合度增加,融合后节点数急剧下降,幂律模型拟合优度良好,调整决定系数均大于0.98。这一检验方法可为新闻知识图谱的融合度检验提供新的标准。     

基于知识管理的 BIM 模型建筑设计合规性自动检查系统研究

建筑设计合规性自动检查对保证建筑信息模型(BIM)符合设计规范要求,增加规范 检查自动化程度具有重要意义。结合合规性检查理论与专家系统方法,提出了以BIM 模型为检 查对象的合规性自动检查系统框架,以规则知识与推理机制分开的方式实现合规性检查过程。 以《住宅设计规范》为例,对规范中的条文进行知识分析,总结出规范知识表达式,构建规则 库和规则库访问机制;建立了逻辑策略下推理机制,将规则库中的规则信息与BIM 信息进行推 理,输出检查结果;最后构建了合规性检查系统验证平台,通过BIM 模型实例完成模型数据提 取及规则推理的过程,实现了合规性检查的功能,验证了合规性检查方法框架。该方法在一定 程度上能够指导后续的合规性检查相关研究,有效提高BIM 模型的建筑设计合规性检查效率, 保证检查质量,促进建筑工程领域信息化的发展。     

基于知识Petri网的确定性和不确定性联合推理

知识推理是人工智能的核心领域,旨在研究如何从已知(知识库和推理规则)推理出未知,以帮助智能体做出科学决策.而智能体所处的环境存在不可观性和不确定性,因此知识库通常不仅包含确定性知识,还包含不确定性知识,而且推理过程需要两类知识紧密协作.然而,目前的推理方法无法将两类知识统一表示,常常将两者对应的推理过程割裂进行.基于此,为了实现在统一的模型架构下完成确定性和不确定性联合推理,给出了一种知识Petri网推理方法.首先,定义了一种新的知识Petri网,使其不仅能够描述确定性的知识规范,也可以描述先验概率知识;其次,根据知识Petri网的网结构,给出了一种知识Petri网概率独立剪枝算法,能够指数级地降低不确定性推理的计算复杂性;最后,利用知识Petri网及其概率独立剪枝算法,给出了一种新型推理算法,实现了确定性和不确定性的联合推理,并利用Wumpus世界进行了演示和验证.     

A unification-based approach for knowledge base verification

Abstract: Knowledge base verification, a part of the validation process in expert system development, includes checking the knowledge base for completeness and consistency to guard against a variety of errors that can arise during the process of transferring expertise from a human expert to a computer system. Regardless of how an expert system is developed, its developers can profit from a systematic check of the knowledge base without gathering extensive data for test runs, even before the full reasoning mechanism is functioning. Until recently knowledge base verification has been largely ignored, which has led to expert systems with knowledge base errors and no safety factors for correctness. We propose a unification-based approach for verification of a knowledge base represented in the form of production rules and facts. This approach can determine conflicting, redundant, subsumed and circular rules; redundant if-conditions in rules; dead-end rules; and cycles and contradiction in rules.     

基于知识工程的船体焊接工艺研究

船舶制造过程中船体焊接领域工艺知识缺乏有效的归纳与整理,导致其重用性和 共享性差。针对上述问题,基于知识工程技术,研究了船体焊接工艺领域知识的获取、分类、 表示及推理应用的方法,并开发了工艺知识库系统,有效实现了知识的共享与重用。首先提出 了船体焊接工艺知识获取途径及分类模式;其次以此为基础,将基于本体的知识表示方法的研 究成果应用于船体焊接工艺,建立领域本体;然后提出焊接工艺推理模式,以国家标准、行业 标准等规范性文件和专业书籍、专家意见等指导性文件为基础构建工艺规则库,设计模糊规则 推理系统;最终设计开发面向船体焊接工艺的知识库系统,规范化实现知识获取、知识表示、 知识推理及知识管理功能,为船体焊接领域相关工作人员提供知识共享及重用的支撑平台,为 船舶制造其他领域中知识工程技术的利用提供参考。     

融合知识表示和深度强化学习的知识推理方法

知识推理是解决知识图谱中知识缺失问题的重要方法,针对大规模知识图谱中知识推理方法仍存在可解释性差、推理准确率和效率偏低的问题,提出了一种将知识表示和深度强化学习相结合的方法RLPTransE。利用知识表示学习方法,将知识图谱映射到含有三元组语义信息的向量空间中,并在该空间中建立强化学习环境。通过单步择优策略网络和多步推理策略网络的训练,使强化学习智能体在与环境交互过程中,高效挖掘推理规则进而完成推理。在公开数据集上的实验结果表明,相比于其他先进方法,该方法在大规模数据集推理任务中取得更好的表现。     

基于证据推理的确定因子规则库推理方法

不确定性推理方法是人工智能领域的一个主要研究内容,If-then规则是人工智能领域最常见的知识表示方法. 文章针对实际问题往往具有不确定性的特点,提出基于证据推理的确定因子规则库推理方法.首先在If-then规则的基础上给出确定因子结构和确定因子规则库知识表示方法,该方法可以有效利用各种类型的不确定性信息,充分考虑了前提、结论以及规则本身的多种不确定性. 然后,提出了基于证据推理的确定因子规则库推理方法. 该方法通过将已知事实与规则前提进行匹配,推断结论并得到已知事实条件下的前提确定因子;进一步,根据证据推理算法得到结论的确定因子. 文章最后,通过基于证据推理的确定因子规则库推理方法在UCI数据集分类问题的应用算例,说明该方法的可行性和高效性.     

自定义SWRL知识图谱推理补全插件的实现

知识图谱是人工智能应用的基石,基于规则进行推理是知识图谱知识补全的重要方式。SWRL推理插件的局限性成为了知识推理补全的瓶颈。打破了SWRL有限的推理能力,论述了在SWRL规则中编写自定义知识推理插件,并在知识图谱建模和推理工具中实现对自定义插件推理支持的方法。介绍了知识图谱知识建模和推理的方法与工具,结合一个具体的知识补全需求建模了包含自定义知识推理插件的SWRL推理规则;在Pellet推理机中实现和注入了此自定义推理插件的推理支持源码,并通过与Protégé知识建模工具进行集成从而完成知识补全需求;应用包含自定义插件的SWRL推理规则完成了老人健康小屋物联网系统资源组成和资源故障诊断的知识补全。以此论述了使用SWRL自定义知识推理插件进行知识图谱知识补全的方法和实践。     

Transferring Case Knowledge To Adaptation Knowledge: An Approach for Case-Base Maintenance

In this article we propose a case-base maintenance methodology based on the idea of transferring knowledge between knowledge containers in a case-based reasoning (CBR) system. A machine-learning technique, fuzzy decision-tree induction, is used to transform the case knowledge to adaptation knowledge. By learning the more sophisticated fuzzy adaptation knowledge, many of the redundant cases can be removed. This approach is particularly useful when the case base consists of a large number of redundant cases and the retrieval efficiency becomes a real concern of the user. The method of maintaining a case base from scratch, as proposed in this article, consists of four steps. First, an approach to learning feature weights automatically is used to evaluate the importance of different features in a given case base. Second, clustering of cases is carried out to identify different concepts in the case base using the acquired feature-weights knowledge. Third, adaptation rules are mined for each concept using fuzzy decision trees. Fourth, a selection strategy based on the concepts of case coverage and reachability is used to select representative cases. In order to demonstrate the effectiveness of this approach as well as to examine the relationship between compactness and performance of a CBR system, experimental testing is carried out using the Traveling and the Rice Taste data sets. The results show that the testing case bases can be reduced by 36 and 39 percent, respectively, if we complement the remaining cases by the adaptation rules discovered using our approach. The overall accuracies of the two smaller case bases are 94 and 90 percent, respectively, of the originals.     

基于图像理解的桥梁自动打击效果评估系统研究

提出一种基于图像理解的桥梁打击效果评估方法。该方法从三层图像理解出发,通过底层、中层、高层的分级处理,形成系统的评估循环;用桥梁图像信息与知识库中相应规则进行匹配以得到正确的评估结果;通过推理机和数据库,实现对知识库的动态维护。     

基于GA和机器学习的启发式规则调度方法

采用基于遗传算法的启发式规则的新型调度方法来处理可变工艺路径的调度问题,同时建立起启发式调度规则库和用于选择规则的知识库,并利用机器学习和模糊推理机制进行样本与知识库的匹配,实现高效实用的调度。计算实例表明了该算法的优越性能     

基于推理的作战方案评估系统研究

根据作战方案评估要素对评估系统的要求进行了系统功能需求分析,根据该分析设计了作战方案评估系统的总体架构,采用面向对象知识表示法构建了评估系统的知识库,设计了基于规则推理方法的系统推理机,并给出了解释子系统的解释机制。该系统能够利用军事专家的经验和军事决策规则对作战方案进行评估,降低了人的主观因素对评估结果的影响,同时提高了评估结论的可信度。