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.     

基于证据理论且适于层次逻辑的似然推理算法PMLIS

文中提出了基于证据理论且适于层次逻辑的似然推理算法PMLIS。应用此算法时,知识库由输入空间、输出空间和一组推理规则组成。该算法尤其适宜于层次结构间的不精确推理。为了使推理规则确定因子保持一致,文中最后还研究了推理规则确定因子分解问题。     

数字游戏中的协同——描述任务逻辑方法

传统的数字游戏只注重底层实体级别的交互协同,不支持多层次群体协同关系描述和协同规划描述,且很少有形式化理论支持.描述任务逻辑结合了描述逻辑的知识表示结构和任务逻辑的任务语义.描述任务逻辑方法对数字游戏中的协同关系和协同规划进行了形式化描述,给出了任务和规划可完成性的定义,以及联合策略下的规划可完成性的判定理论.通过示例说明,描述任务逻辑方法能够准确地描述虚拟群体高层指挥关系的任务交互语义,同时又能提供协同规划可完成性的可判定的推理验证服务.     

产品的相似性推理:一种描述逻辑的方法

采用产品本体理论对设计进行本体标注,得到对应产品设计的形式化概念,在此基础上通过本体的推理——基于描述逻辑的知识推理,对产品进行分类．文中分别就设计的相似性和基于实例的设计中实例间的相似性推理提出了明确的算法,并通过实例进行了说明．     

面向Deep Web不确定知识表示的动态模糊描述逻辑

Deep Web信息量大,主题专一,信息质量好.然而Deep Web信息存在着不确定问题,因此难以对其进行知识表示和推理.基于动态模糊逻辑理论,提出了一种新的描述逻辑,即动态模糊描述逻辑(DFDLs).给出了DFDLs形式化定义以及DFDLs的语法和语义,设计了DFDLs的tableau的推理算法和策略.采用动态模糊描述逻辑对面向Deep Web的不确定知识进行表示并实现合理的推理和利用,能更好地表达Deep Web的动态和模糊信息.     

一种用于信任管理的新主观逻辑

提出了一种新主观逻辑.原主观逻辑是进行不确定性推理的一个理论框架,它建立在D-S证据理论的框架之上,是标准逻辑和概率演算的扩展,由于其在信任管理中的成功应用而被广泛关注.但是它要求鉴别框架元素必须是互斥的.提出的新主观逻辑是在Dezert-Smarandache理论的框架上对原主观逻辑的一个扩展,解决了这个强约束,能够同时处理不确定和矛盾的信息.另外,推导了3个逻辑算子,并且证明是原主观逻辑的逻辑算子的扩展.定义了两个证据算子,并指出原主观逻辑的合意算子的缺点.最后,通过实验说明其计算复杂度是可以接受的.     

面向方面软件体系结构编织的形式化描述方法

面向方面的规范描述在软件体系结构建模和分析中起着重要的作用,但目前已有的方法不能对体系结构方面及其编织逻辑的详细描述提供足够的支持,也缺乏行之有效的方法对方面的编织逻辑进行推理和评价。本文以Petri网作为行为描述和结构描述的统一基础,提出了一种描述软件体系结构方面及其编织逻辑的形式化方法,并通过实例对相关的概念和模型进行了说明。应用研究表明,该方法描述能力强,不仅能描述复杂的方面结构、行为以及相应的编织逻辑,还可对编织效果进行推理和评价。     

一种基于PROLOG的ES建造工具库的研究与实现

本文描述了一基于ＰＲＯＬＯＧ的专家系统建造工具库ＰＴＥＳ的实验系统。ＰＴＥＳ是用ＰＲＯＬＯＧ编写的，该系统根据支持基于规则的知识表示及近似推理对ＰＲＯＬＯＧ的知识处理能力进行了扩充。ＰＴＥＳ的推理机制使用了可能性逻辑及模糊集合理论作为其逻辑基础并以一种形式化的方法提供了处理非确定事实及非确定规则的能力。     

一种基于PROLOG的ES建造工具库的研究与实现

本文描述了一种基于ＰＲＯＬＯＧ的专家系统建造工具库ＰＴＥＳ的实验系统。ＰＴＥＳ是用ＰＲＯＬＯＧ编写的，该系统根据支持基于规则的知识表示及近似推理对ＰＲＯＬＯＧ的知识处理能力进行了扩充。ＰＴＥＳ的推理机制使用了可能性能逻辑及模糊集合理论作为其逻辑基础，并以一种形式化的方法提供了处理非确定事实及非确定规则的能力。