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分布式环境下的异构案例表达制约了案例检索过程中案例属性之间的可比性,进而成为分布式环境下案例推理系统成败的一个关键问题。该文提出基于语义相似的案例检索,通过利用Ontology技术来理解案例属性的内在含义,在此基础上定义并计算属性之间的相似程度。对原型系统的初步测试证明了基于语义相似的案例检索有效性。
本体概念过分模糊和庞大,不利于构建、共享和重用。该文从当前的研究和应用需求出发,给出一个强调论域的本体定义,是完善本体逻辑理论的基础。总结已有的研究成果,基于统一本体层次化和模块化的思想,提出子本体、原子本体以及本体的递归定义,为本体建立科学的分类体系和一致的逻辑理论打下了基础。
针对高校参考咨询系统这一新兴的高校数字图书馆业务,分析和探讨了其中的专家调度模式,提出了一种基于层次分析法的专家调度模型,并且验证了它的一致性。针对传统参考咨询系统中的不足,引入提问向导的概念。在提问向导中将提问和检索很好地融合在一起,大大地降低了重复提问的概率,并能很好地避免以往对交叉学科提问时存在的疏漏。
对航电设备和故障诊断专家系统研究的基础上,设计了“智能指引完备过程规则树”的知识表示方式和存储结构,实现了完整表达和记录专家排故经验的功能,给出了一种与规则树对应的诊断方法,通过计算机操作即可自动、真实地模拟专家的思想进行排故,该系统已成功应用于国家某重点项目中,实践表明该系统能提高故障诊断的定位准确度和定位速度,设计思想具有通用性,可应用于其他领域的故障诊断专家系统。
传统的聚类算法大都得到了样本集的一个划分,类之间是严格的互斥关系,而现实世界中类与类之间往往没有明确的边界。该文将粗糙集理论引入到聚类分析中,提出了一种基于覆盖的粗糙聚类算法KMMRSC,它用多个中心点代表一个类,并用上、下近似来刻画样本的归属,类与类之间是一种覆盖关系。实验结果表明,该算法聚类质量优于k-均值算法,且能发现非球状簇。
针对目前国内油田压缩机故障诊断存在的效率低、自动化程度不高的问题,设计了一种基于BP神经网络和专家系统的油田压缩机故障诊断系统,利用专家先验知识和神经网络的数值推理、自学习能力,对油田压缩机的故障进行分析处理,与以往油田压缩机故障诊断方法相比,该系统自动化程度高,诊断可靠准确。
该文针对线性可分数据提出一种鲁棒的基于模糊Fisher准则的半模糊聚类算法FFC-SFCA。FFC-SFCA通过模糊化散布矩阵,将模糊理论引入Fisher判别方法,通过对模糊Fisher准则函数迭代优化实现聚类。FFC-SFCA的优势在于具有很好的鲁棒性且可以获得可分性好的聚类结果,同时,可以求得最优鉴别矢量和分类阈值。实验证实了FFC-SFCA的有效性以及对两个常规聚类算法的优越性。
结合神经网络和模糊系统两者的优点,首次提出并建立了基于自适应神经模糊推理系统的混沌序列产生模型,其中系统适配参数的搜索运用遗传算法来实现。对该模型产生的混沌序列相关性、平衡性进行了检验。结果表明,其性能均达到或优于由混沌映射直接产生的混沌序列,且具有很高的复杂度,适合作为扩频通信应用的伪随机码。
以FCBR和AHP混合机制为基础构建一个面向产品概念设计的系统架构,该架构将模糊集原理应用于CBR,解决了概念设计时用户需求描述的不确定与不规范性问题,得到符合设计要求的评价模块集,应用AHP方法对评价案例集进行功能指标和经济指标上的评价,从而获得最合适的候选设计方案,通过调用功能改写案例库中的改写规则来修改候选案例得到最终优化方案。应用实例表明,在概念设计中使用该混合机制可以为用户提供有效的设计...
机务维修是关系到民用航空安全和效益的重要因素之一,是飞行安全的基础,因此迫切需要建立航空机务维修差错预警专家系统。采用Agent技术作为低层支撑技术,将基于规则的不确定性推理和基于案例推理的预警方法引入航空机务维修差错预警领域,给出了总体结构的设计以及关键技术的实现,从而为航空机务维修差错预警提供了一种新的思路和方法。
The 5th International Conference on Natural Computation (ICNC'09) and the 6th International Conference on Fuzzy Systems and Knowledge Discovery (FSKD'09) will be jointly held in Tianjin, China. Tianji...
CIFCL7 will be held during May 29,2009 and June 2,2009.Forum lecures will start at 9:00am on May 29 at Beihang University and then move to the other five co-organising universities from May 31 afernoo...
CIKM 2009 (ACM 18th Conference on Information and Knowledge Management ) will be held on November 2-6, 2009, Hong Kong. Since 1992, CIKM has successfully brought together leading researchers and devel...
介绍了目前基于概念模型的汉语省略恢复的研究工作。该文的重点是如何在现有的语义分析模型的基础上,从语义到语法层面进行映射,对缺省的语义成分进行判定,并构建一个省略恢复模型。此模型已被运用在领域自然语言理解中,结果表明,在汉语正式体省略恢复中具有一定优越性。
现有的时间序列特征提取方法多为单尺度方法,导致特征点的时间定位不准确,从而影响模式发现的质量。该文基于小波奇异检测理论,提出了一种多尺度时间序列特征提取方法,利用奇异特征将时间序列压缩为事件序列表示,定义了事件序列动态时间弯曲相似度量,给出了基于事件序列相似模式匹配算法。实验表明,该方法具有较高的匹配精度和较低的计算代价。

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