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搜索结果: 106-120 共查到人工智能 知识相关记录162条 . 查询时间(0.389 秒)
分析了粗集理论的知识自动获取方法的基本原理和获取过程,研究了数据记录范化方法、属性归约算法、最小决策规则集的求解、规则提取方法,并给出了自动获取方法的实例。实例证明了该算法的有效性。
获取易于理解的航空发动机转静碰摩故障诊断知识规则对于深刻认识碰摩故障机理、有效诊断碰摩故障具有重要意义。鉴于此,研究了一种新的基于功能性观点的神经网络(NN)规则提取方法,介绍了连续属性离散、训练样本产生、神经网络训练、示例样本产生及规则提取等关键算法,并用Iris数据对方法进行了验证。最后,通过航空发动机转子实验器获取碰摩故障样本,利用神经网络规则提取方法从故障样本中提取了碰摩故障诊断知识规则,...
知识获取一直是人工智能的瓶颈,如何有效地从文本中提取知识知识工程所关注的问题。该文提出并构建了领域本体网络模型,将其用于中医领域文本的知识获取,分析了领域本体的数据结构、本体概念的实例化以及语义场的结构与组织方法。基于中文信息处理技术,提出了获取文本知识的框架,实现了原型系统,并用于中医医案知识的获取,取得了较好的效果。
随着信息技术的发展和市场全球化程度加深,企业业务流程的动态、敏捷、多变等特点日趋明显,对业务过程管理系统的柔性提出了更高的要求。该文在研究流程知识与BPM系统异常关系的基础上,借鉴知识管理的相关理论和BPM异常处理研究成果,提出了利用流程知识进行BPM系统异常处理,赋予ECA法智能化处理异常的能力,扩展了ECA法的使用范围,提高了BPM系统的异常处理能力,控制异常发生,减小异常的负面影响,增加了B...
提出了一种大尺度卫星遥感图像中基于知识的快速识别港口方法。首先,根据港口目标的知识,详细分析了其分布特征和固有特征;然后,针对港口大小的不同分别设计两类港口候选区域提取方法;再采用带有错误控制策略的阈值方法进行海洋和陆地的分割;最后,利用港口的固有特征(半封闭区域),实现港口识别。
ISKE2007 (The 2007 International Canferenoe 0nIntelligent Systems and Knowledge Engineering,http://iske2007.swjtu.edu.cn)于2007年10月15~16日在西南交通大学隆重举行。本次会议由西南交通大学、西华大学、西南民族大学、四川师范大学、四川省电子学会主办, 清华大学、东华大学、...
目前电信运营商资费优惠规则(俗称套餐)采用自然语言来描述,不仅容易产生歧义而且不能用计算机来进行重复套餐的自动冲突检测。针对重复套餐增多致使业务支撑系统(BSS)不堪重负而出现效率低下甚至宕机的现象,运用人工智能知识表示的方法将电信资费每条优惠规则表示为条件部分和结论部分,采用当前有代表性的冲突检测算法Rete算法和Rete改进算法的思想,提出了优惠规则冲突检测算法,与专家平台相结合,实现了优惠规...
针对传统的产品信息模型(PIM)不能满足产品设计过程中对知识的需求,提出了基于知识工程(KBE)的产品信息模型。该模型采用基于KBE的知识表达框架,支持混合知识表达,采用面向对象的方法建模, 基于属性、约束、操作对知识分类和表达,并在此基础上使用UML建立 了PIM主框架,描述了PIM中的分类机制和组合机制。基于此模型建立了减震器的专家系统,将工程设计知识融于产品信息模型中,为专家系统提供了产品...
可学习的知识获取环境KAL帮助软件工程师从领域专家那儿获取专家知识,形成一个 具有继承性的概念层次结构.该环境为知识获取提供视图(viewing)、图示(graphing)、概 念聚类和概念发现等工具.
本文以工业动态系统的知识表达和问题求解为背景,提出了一个描述动态系统行为的模 糊时序模型、相应的时序匹配与数值匹配和推理方法.并将它们应用于建立催化裂化装置的 故障诊断专家系统.这一研究有利于沟通人工智能与控制理论的联系.
基于知识的线状目标的综合理解.
为适应复杂系统的知识发现的需要, 在双库协同机制及其诱导的KDD* 过程模型,双基融合机制及其诱导的KDK*过程模型的基础上,借鉴协同原理,提出了将KDD* 与KDK* 有机地融合在一起的、双库协同机制与双基融合机制协同工作的知识发现过程模型KD(D&K);描述了KD(D&K) 的总体流程、动态知识库系统及其特征;并在农业施肥和植保领域的应用过程中得到验证.
Tableau作为自动推理的有效方法之一,在许多人工智能领域中有重要的应用。在Tableau基础上,该文提出了Tableau开放和封闭的推理标准,应用于数据库实例不满足完整性约束的不相容关系数据库中,并对其进行修正。采用了逻辑程序的方法,对数据库进行修正,解决了传统修正方法丢失信息、出现不相容等问题。
针对粒计算算法在处理海量数据时所面临的内存限制问题,通过对信息表分层粒化模型的研究,提出了一种粒分布链表结构的概念,并利用该链表结构改进了一个粒计算算法。通过实验验证,改进后的算法能够直接处理海量数据集,同时不影响原算法的有效性。
神经网络的缺点之一在于它无法明显地表达其行为的含义.针对神经网络的不同结构, 通过给出节点取值不同的约束条件,描述了如何从神经网络提取知识,并对神经网络的行为进 行解释.举例说明了从神经网络提取产生式规划的策略.

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