添加辅助线辅助点在计算机自动推理中的研究

在证明中使用辅助线和辅助点,是传统几何的特色,是高智能的解题方法,但却给几何证明的机械化增添了很大的困难．尝试在自动推理中应用辅助线和辅助点．实验证明,对较为复杂的几何问题来说,采用这种方法可以显著提高推理效率．     

添加辅助线辅助点在计算机自动推理中的研究

在证明中使用辅助线和辅助点,是传统几何的特色,是高智能的解题方法,但却给几何证明的机械化增添了很大的困难.尝试在自动推理中应用辅助线和辅助点.实验证明,对较为复杂的几何问题来说,采用这种方法可以显著提高推理效率.     

使用范例推理的服务组合方法研究

为了解决自动服务组合过程中的知识表示和知识积累问题，提高对已有的成功服务组合的可重用性与服务组合的效率，研究了一种基于范例推理的web服务组合方法。该方法将范例推理技术用于服务组合的发现阶段，并且将现有的服务组合引擎的推理工作移至范例推理系统中，设计适当检索，修改，重用和存储机制获取满足用户需求的组合服务逻辑集成，并提交服务执行引擎处理，实现自动服务组合。通过与其他方法的对比试验与定性分析结果表明基于范例推理的服务组合方法在一定条件下能够有效减少服务组合的代价，提高服务组合的成功率和效率。     

使用范例推理的服务组合方法研究

为了解决自动服务组合过程中的知识表示和知识积累问题，提高对已有的成功服务组合的可重用性与服务组合的效率，研究了一种基于范例推理的web服务组合方法。该方法将范例推理技术用于服务组合的发现阶段，并且将现有的服务组合引擎的推理工作移至范例推理系统中，设计适当检索，修改，重用和存储机制获取满足用户需求的组合服务逻辑集成，并提交服务执行引擎处理，实现自动服务组合。通过与其他方法的对比试验与定性分析结果表明基于范例推理的服务组合方法在一定条件下能够有效减少服务组合的代价，提高服务组合的成功率和效率。     

基于案例和规则推理的贝叶斯网建模

正确、高效地针对问题建立模型是应用贝叶斯网的关键,而从数据中学习贝叶斯网往往因为搜索空间庞大而效率低下.提出基于案例和规则推理的建模方法,建立领域知识库,使用框架和一阶概率逻辑表示贝叶斯网,当面对新的问题时,使用相似度和偏离度两个指标进行案例匹配,对选中的案例使用组合和剪枝技术修正,得到新问题的求解模型.整个过程以案例推理为主,并用规则推理辅助.这种方法能够复用历史案例,提高贝叶斯网建模效率.     

钢筋混凝土框架模糊聚类归并

目前的CAD软件都不能进行框架的自动归并,设计过程中框架的归并要人工进行。人工进行框架归并效率低下且易造成钢材浪费。本文在构建映射矩阵描述不同框架的几何简图和几何特征信息的基础上,提出了框架的几何自动归并方法;再依据冗余模糊聚类筛除方法,给出了进行框架钢筋自动归并算法模型,并编写了电算程序。算例表明,该方法能提高设计效率,且归并膨胀小于传统的区间分割归并方法。     

钢筋混凝土框架模糊聚类归并

目前的CAD软件都不能进行框架的自动归并,设计过程中框架的归并要人工进行。人工进行框架归并效率低下且易造成钢材浪费。本文在构建映射矩阵描述不同框架的几何简图和几何特征信息的基础上,提出了框架的几何自动归并方法;再依据冗余模糊聚类筛除方法,给出了进行框架钢筋自动归并算法模型,并编写了电算程序。算例表明,该方法能提高设计效率,且归并膨胀小于传统的区间分割归并方法。     

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WM算法改进的多模式匹配算法

为提高入侵检测系统整体的性能和效率,在研究经典的WM（Wu-Manber）多模式匹配算法的基础上,提出一种改进的WM多模式匹配算法。该算法使用后缀表方法,减少了匹配过程中模式字符串与文本的比较次数。实验结果表明,该算法有效提高了入侵检测系统匹配的速度和效率。     

工程车辆自动变速系统模糊控制研究

工程车辆在实际的运行使用过程中环境复杂恶劣,改进其自动变速系统的控制可以有效的改善车辆的传动性能,提高工作效率,并且增加自动变速器的使用寿命。本文主要从模糊控制在自动变速系统中的工作原理入手,在到实验室中以AG4自动变速器为模型实验推理得到的结果,证明了模糊控制在自动变速系统中实际运用的可行性。并对改善以后工程车辆的操作性和提高工程车辆的自动化水平具有一定的研究参考价值。     

自适应工资系统中规则引擎与系统生成器的研究

研究如何将规则和规则引擎引入工资计算与管理系统中,开发出基于规则和规则引擎的自适应工资系统的生成系统,用于生成能适应各个不同用户所需的工资管理系统;设计了规则引擎和系统生成器的基本结构;提出了"工资计算条例产生规则、规则生成用户工资系统、用户工资系统匹配计算条例"的规则引擎推理机制.     

基于耦合人工神经网络的工业材料选择与决策方法研究

为了实现工业材料的快速选择和决策,提出利用以往工业产品设计方案实例来训练神经网络.通过目标产品的编码信息和索引模式实现知识推理,从而获得所需的信息.文中首先研究了工业材料选择与决策方法的耦合神经体系结构,通过ART1网络的学习规则和工作规则,解决工业材料的选择和决策问题,并给出了ART1神经网络模式的链式32位二进制工业材料编码方法.通过实例推理、神经元网络、面向对象等技术,使得基于耦合神经网络的工业材料和决策系统能够有效地实现产品的方案设计,达到了预期目的.     

智能家庭中一种基于本体的机器人服务认知机制

为增强机器人提供不同类型服务的能力,针对智能家庭环境中的服务机器人提出一种基于语义网规则语言的机器人分类服务推理方法。利用本体技术建立智能家庭的本体模型,通过该模型集成来自不同数据源的数据,消除设备之间的异构性。根据智能家庭机器人服务系统的服务特点划分服务类型,利用历史上下文信息生成服务规则库。通过推理引擎匹配实时的上下文信息与服务规则实现机器人的服务推理。智能家庭背景下的系统运行试验结果表明,机器人服务推理方法能够完成智能家庭环境中不同类型的服务推理,从而进一步提高机器人服务的智能性。     

基于本体与Prolog的平面几何定理证明

基于本体理论、本体模型等方面的研究,以一个平面几何定理证明问题为例,详细地描述了平面几何本体的构建过程、基于本体和Prolog规则的推理,及其在平面几何问题求解中的应用.实验结果表明,将本体应用于几何定理机器证明是一种行之有效的方法,该方法避开了以往的代数方法中多次反复判断的问题,更接近自然语言的描述,能明确地表达领域...     

基于形式概念分析的用户查询词与网页匹配方法

当前,搜索引擎是人们从Web上获取信息的主要工具,当用户给搜索引擎一些查询词后,搜索引擎会返回大量的用户不感兴趣的网页。为了解决这一问题,本文从自动推理的角度,提出了一个用户查询词与网页匹配模型。该摸型利用形式概念分析基本理论,提出了OR_RULE和AND_RULE,分别讨论了这些关联规则和用户查询的最小形式概念,并建立了OR_MATCH和ANF_MATCH的推理方法和算法。最后实验证明了该方法是有效的。     

基于规则的发动机叶片模具自动分模设计

针对发动机叶片模具的分模设计的 杂,方法灵活和经验依赖性强的特点,提出了基于规则的自动分模设计方法,通过自动求解初始方案并对其逐步求精和优化,提出分模设计的自动化程度;提出了面向造型设计具适用于空间推理的造型知识表示法,用多类谓词、拓扑限定、不确定性描述使复杂的造型对象、设计方法和启发式经验得以准确而清晰地表达,并实现空间推理的自动回。最后给出自动分模设计实例,表明交互设计工作量显减少,设计效率     

基于IVFS的专家模糊控制应用研究

针对不确定性知识难以量化．摸铷控制器曲隶属函数不容易确定等问题．提出了一种区间值横期产生式规则．建立模糊控制规则模型，给出了区间值模糊匹配函数定义，在此基础上给出了区间值模糊推理方法。该方法更有利于模期规则的精确匹配．应用到实际工业控制对象，能更好的反映领域专家的决策思维和推理过程。     

A Diagnostic Method Based on Path Information for Logical Divisible System

ＡＤｉａｇｎｏｓｔｉｃＭｅｔｈｏｄＢａｓｅｄｏｎＰａｔｈＩｎｆｏｒｍａｔｉｏｎｆｏｒＬｏｇｉｃａｌＤｉｖｉｓｉｂｌｅＳｙｓｔｅｍＪＩＡＮＧＸｉｎｇｗｅｉ；ＦＥＮＧＹｏｎｇｘｉｎ；ＨＵＡＮＧＷｅｎｈｕ；ＹＡＮＧＨｏｎｇ（姜兴渭）（冯永新）（黄文虎）（杨...     

一种基于粗糙集和模糊推理的生活方式病检查模型

为了实现从大量的医学数据中获取有效的知识并形成规则和做出正确的推理,提出了一种基于粗糙集和距离型模糊推理进行生活方式病检查的模型.采用改进的依赖度属性约简算法研究属性约简,去掉不必要属性,减小规则库规模,提高粗糙集知识发现方法在医疗健康数据上的分类效率和准确性.采用距离型模糊推理方法匹配知识库中已有规则,计算规则和给定事实的距离进行推理检查,构建距离型模糊推理的检查系统.通过实验数据描述了知识库的构建过程,并验证了模型的有效性.     

面向语义Web的RDF数据处理和应用

利用Multi-Agents实现RDF数据的获取、存储和利用.信息收集Agent提取语义Web上用RDF语言描述的元数据,存储Agent将这些元数据存储在XML数据库或关系数据库中,推理Agent根据用户提交的查询关键词进行语义匹配及语义相关性扩展,查询Agent执行对RDF数据库的查询,并返回结果给用户,从而实现基于语义的Web信息检索服务.