E-Learning环境下基于知识点偏好的学习社区组建

在对在线学习者的个性化信息进行抽象、合理描述及分析的基础上,提出描述学习者在学习过程中的本体模型及本体推理规则;在结合虚拟学习社区和知识导航的服务下,借助Protégé、JSP和Jena编程技术,实现基于本体并具有组建虚拟学习社区和知识导航功能的E-Learning原型系统。实验表明,所提出的建模方法有利于进一步建立基于知识偏好的学习社区。     

基于ALC的事例库结构及检索研究

为了提高基于ALC的事例检索的效率,通过概念距离及LCS推理给出了索引节点密度大且带权重的事例库层次结构,实现了事例更细致的分类及统一概念距离的语义。根据该结构的组织方式、LCS概念及概念距离给出了事例筛选及相似性度量算法,证明了通过事例筛选得到的候选事例集明显减小,采用相似性度量算法能得到合理的候选事例序列,从而提高了基于ALC的事例检索的效率。     

基于聚类和案例推理的个性化教学序列生成

针对智能教学系统中个性化教学序列生成规则难于获取的问题,提出了将案例推理技术应用于教学序列生成,设计了学生案例相似度的计算方法.为了在案例数量增大时获得较好的检索速度和命中率,提出通过关键属性聚类来对案例进行划分并设计了用于聚类的惰性2-中心点算法,最后以实例验证了系统设计的可用性.     

权值法冲突解决策略的研究及其在保护动作行为分析中的应用

将基于权值法的冲突解决策略,应用于专家系统的推理机设计,提高推理机的效率及结果的可靠性。首先按模型诊断的原理求解并获取冲突集,随后按照不确定性推理的理念,将冲突集中对应的专家系统规则库的每一条规则赋予权值,按照权值大小的不同对冲突集中规则的优先级进行排序,从而确定该冲突集的启用规则。将此冲突解决策略,应用于专家系统的正向推理过程,同时结合继电保护的动作情况原理,实现专家系统推理机的优化与改进。     

从贝叶斯方法看溯因推理

皮尔斯指出溯因或溯因推理（abduction）是不同于归纳和演绎的第三种推理,然而皮尔斯对溯因概念的定义是模糊的,于是便出现溯因悖论：溯因既属于归纳又不属于归纳。本文基于贝叶斯方法对归纳的理解和处理,考察了当代两种典型的消解溯因悖论的路径,即辛提卡区分定义性规则和策略性规则的措施,以及利普顿的IBE理论。指出这两种路径均是行不通的,而贝叶斯方法却可以容纳溯因性归纳和溯因,从而消解溯因悖论。     

法律推理研究的新维度——法律推理研究之语用转向探析

在哲学的语用学转向和非形式逻辑对话与论辩理论等理论的影响下,法律推理研究历经了一个由语形和语义研究到语用研究的转向。在具有强烈对话或论辩色彩的法律实践特别是司法实践中,法律推理研究的这种语用转向,为司法实践中之法律推理提供了新的分析评价视角,也为理性司法提供了更为恰当的逻辑理性根基。     

基于局部搜索和整体优化的客车杆件截面参数正向设计

首先建立了局部一维搜索方法,以客车车身线框模型与型钢截面库为基础,通过截面库优化排序、杆件局部模型一维搜索以及局部-整体迭代等优化步骤,得出一个满足多工况强度要求的车身结构杆件截面尺寸下限。然后通过灵敏度分析选择关键杆件,利用多目标遗传算法NSGA-II对选定杆件的截面尺寸在截面库的范围内进行优化,以提高整体刚度及模态性能。最后在某承载式客车车身杆件截面优化设计中,将该方法的优化结果作为设计输入,结果表明,车身结构的最终方案具有明显的轻量化效果。     

一种电气设备状态诊断方法

随着电网技术的不断发展和电网规模不断扩大,电气设备数量激增、智能化程度越来越高;同时,终端用户对用电可靠性越来越重视,借助智能技术基于设备运行数据对设备进行故障诊断势在必行.本文以基于范例推理的理论(CRB)与支持向量机技术(SVM)为主要工具,提出了一种基于范例推理的电气设备状态智能诊断模型,试图通过电气设备已有数据的挖掘,获取电气设备故障的潜在发生规律,进而作为依据及时发现并排除电气设备的潜伏性故障.首先研究CRB和SVM在电气设备状态诊断中的应用;然后建立电气设备状态智能诊断模型,以电气设备的海量运行数据、历史数据、测试数据以及环境因素等为基础,建立电气设备的状态范例库,应用SVM回归对设备状态范例库进行深度的挖掘与分析,建立设备状态指纹,并以此为据进行电气设备运行状态的诊断分析;最后以油浸式变压器状态诊断为例,对实际数据进行分析诊断,并与三比值法的诊断结果进行比较.诊断结果表明,智能诊断模型诊断范围更广,诊断结果更准确.     

基于T-S模型和模糊神经网络的焊接电源群控

利用多台焊接电源同时对同一工件进行焊接，当外电压波动时，众焊接电源依靠自身控制系统进行各自调节的过程也是对外电网干扰的再生过程。将模糊理论与神经网络相结合，并应用于多焊接电源的群控。在分析和设计了状态变量的隶属度函数、推理规则、解模糊算法等基础上，完成了基于T—S（Tagaki—Sugeno）模型的自适应模糊神经推理控制器设计。利用该控制模型在Simulink搭建的焊接电源群控模型上进行仿真。结果表明，该控制模型具有调整时间短，超调量小的优点（与众焊接电源各自单独调节相比较，调整时间缩短了22％，超调量减小了40％），反映出良好的动态特性。     

Al-Si合金活塞金属型铸造工艺和模具设计智能化

为了开发Al-Si合金活塞金属型铸造工艺和模具智能化设计系统，在对国内外先进设计经验总结、归纳的基础上，采用面向对象的知识表达方法，建立了模块化的知识库。系统应用了基于实例的推理技术并建立了实例库和实例原型库。通过开发的文件接口程序，完成了一般设计型专家系统与传统CAD系统的连接，实现了智能化设计。通过与现场使用的设计方案比较，验证了本系统的有效性和实用性。