基于SCORM的学习知识库交换模型的设计

为了提高学科知识库在不同学习管理平台之间的共享和重用,在分析了学科知识库结构和知识点关系的基础上,提出了一种基于知识点的学科知识库交换模型.该模型遵照SCORM的语法结构,并根据学科知识体系表达的需要,扩展了SCORM规范的语义;同时针对SCORM模型的不足,扩展了item元素来适应学科知识库的资源引用方式.最后通过示例表明了该模型的可行性,并讨论了学科知识体系的规范表达机制和符合规范的学科知识库的构建方法.     

ICAI课件的领域知识库中知识点间联系的划分

ICAI课件设计时,将领域知识库中各知识点间的联系划分为五种关系,为领域知识库的建立打下了基础.     

一种面向对象的模糊知识库模型

本文给出了一种专家系统模糊知识库的结构模型。重点讨论了该模型的体系结构和采用面向对象技术表示模糊规则的方法。并介绍了采用面向对象方法分析和设计模糊知识库的技术和采用面向对象串行化技术实现模糊知识库持久保存的方法。最后,分析了采用面向对象技术构建模糊知识库的优点。     

基于对象模型的自适应模糊专家控制系统

文中介绍了一个基于对象模型的自适应模糊专家控制系统。在该系统里,能动地机器人的行走装置进行模型化,建立了对象的模糊知识库,并根据自适应模糊控制的目标设计了推理机。系统无需铁数学模型,能根据输入、输出变量自动个性控制规则,达到优化控制钵文还介绍了对象模型的模糊知识表示方法和模糊知识库的结构以及对象模型的模糊控制推理。     

基于自学习模糊Petri网的知识化制造系统采购预测

对模糊Petri网进行改进,使其增加自学习能力,即自学习模糊Petri网(SFPN).提出了自学习模糊Petri网模型知识库的建立方法,通过构造SFPN模型知识库,建立并保存现有产品的SFPN模型,开发新产品或进行新的决策时调出并进行修正后作为新产品模型.通过较短时间和少量样本的自学习训练,便可用于新产品的预测或决策.最后通过采购预测实例验证了该方法的有效性.     

基于模糊规则的故障诊断专家系统

基于模糊诊断技术,开发了一个风机振动故障诊断专家系统.提出了一种新的模糊运算模型,该模型考虑了所有已知征兆的影响,并融合了征兆可信度与规则可信度的合成方法.在此模型基础上研究了模糊知识库和推理机的设计,在Access数据库基础上建立知识库,用Java语言编程实现诊断推理.     

适应性网络教学中的知识库设计

知识库设计是一个功能强大的适应性网络教学平台的核心。本文首先介绍了智能知识库及其组成,而后对知识点的和类型进行了必要的阐述,最后提出了知识点的关系及关系的划分,给出了较容易追溯学生知识体系中的欠缺知识点关系的表示。     

基于自学习模糊Petri网的知识化制造系统采购预测

对模糊Petri网进行改进,使其增加自学习能力,即自学习模糊Petri网(SFPN).提出了自学习模糊Petri网模型知识库的建立方法,通过构造SFPN模型知识库,建立并保存现有产品的SFPN模型,开发新产品或进行新的决策时调出并进行修正后作为新产品模型,通过较短时间和少量样本的自学习训练,便可用于新产品的预测或决策.最后通过采购预测实例验证了该方法的有效性.

     

基于扩展模糊描述逻辑的软件数值模型

表示复杂的数值关系是软件建模的难点:直接表示复杂的数值关系会导致极高的软件模型推理复杂性。提 出采用模糊函数近似表示复杂数值关系,然后将扩展模糊描述逻辑作为软件模型形式化基础的软件模型建模框架,该 框架包含3个核心问题:软件数值域模糊化、软件数值知识库构造和软件数值模型推理。在软件数值域模糊化方面提 出模糊化方法和保证充分性的近似原则;在软件数值知识库构造方面讨论在模糊概念的基础上生成截集概念、构造声 明和术语公理的步骤和过程;在软件数值模型推理方面研究算法设计优化和分割等算法实现机制。     

军事分析仿真评估系统模糊知识库研究

指挥员的决策需要大量的军事知识和态势信息,对于军事分析仿真评估系统,建立指挥控制模型更需要有详细的知识支撑,知识库的完备性对指挥控制模型的运行速度和效率具有决定性的影响。但真实的战场决策环境下存在着大量的模糊信息,能否很好地处理模糊信息成为制约知识库进一步发展的关键因素。因此,在深入研究军事分析仿真评估系统知识库的基础上,重点介绍了其模糊拓展的数据模型设计,最后通过实例验证了模型的正确性。     

Fuzzy rough set techniques for uncertainty processing in a relational database

This paper concerns the modeling of imprecision, vagueness, and uncertainty in databases through an extension of the relational model of data: the fuzzy rough relational database, an approach which uses both fuzzy set and rough set theories for knowledge representation of imprecise data in a relational database model. The fuzzy rough relational database is formally defined, along with a fuzzy rough relational algebra for querying. Comparisons of theoretical properties of operators in this model with those in the standard relational model are discussed. An example application is used to illustrate other aspects of this model, including a fuzzy entity–relationship type diagram for database design, a fuzzy rough data definition language, and an SQL‐like query language supportive of the fuzzy rough relational database model. This example also illustrates the ease of use of the fuzzy rough relational database, which often produces results that are better than those of conventional databases since it more accurately models the uncertainty of real‐world enterprises than do conventional databases through the use of indiscernibility and fuzzy membership values. ©2000 John Wiley & Sons, Inc.     

Rough Sets Model Based on Random Fuzzy Sets and Fuzzy Logic Operators

As knowledge block in knowledge base is fuzzy and obtained randomly, we propose a random fuzzy rough set model based on random fuzzy sets and fuzzy logic operators. We give some properties of the random fuzzy rough set. We investigate the relationship between fuzzy measures defined by lower approximation and upper approximation of fuzzy set and fuzzy probability measures.     

Modeling and Management of Fuzzy Information in Multimedia Database Applications

In this paper, we firstly present a conceptual data model for multimedia database applications based on ExIFO₂ model. The ExIFO₂ data model is chosen as the conceptual model since it handles complex objects along with their uncertain and imprecise properties. We enhanced this conceptual model in order to meet the multimedia data requirements. In addition to uncertain and imprecise information, we present a way of handling relationships among objects of multimedia database applications. Events that might be extracted from video or audio are also considered in this study. Secondly, the conceptual model is mapped to a logical model, which the fuzzy object-oriented data (FOOD) model is chosen, for storing and manipulating the multimedia objects. This mapping is done in a way that it preserves most of the information represented at the conceptual level. Finally, in this study videos of football (soccer) games is selected as the multimedia database application to show how we handle crisp and fuzzy querying and retrieval of fuzzy and crisp data from the database. A program has been developed to draw ExIFO₂ schemas and to map the schema to FOOD code automatically.     

积模糊粗集模型及其模糊知识粒的表示和分解

为处理人工智能中不精确和不确定的数据和知识,Pawlak提出了粗集理论。之后粗集理论被推广,其方法主要有二:一是减弱对等价关系的依赖;二是把研究问题的论域从一个拓展到多个。结合这两种思想,研究基于两个模糊近似空间的积模糊粗集模型及其模糊粗糙集的表示和分解。根据这种思想,可以从论域分解的角度探索降低高维模糊粗糙集计算的复杂度问题。先对模糊近似空间的分层递阶结构———λ-截近似空间进行研究,得到不同层次知识粒的相互关系;然后定义模糊等价关系的积,并研究其性质及算法;最后构建基于积模糊等价关系的积模糊粗集模型,并讨论了该模型中模糊粗糙集的表示及分解问题,分别从λ-截近似空间和一维模糊近似空间的角度去处理,给出了可分解集的上(下)近似的一个刻画,及模糊可分解集的上(下)近似的λ-截集分解算法。     

区间值关系数据库上模糊关联规则的预测方法

讨论了区间值关系数据库上模糊关联规则的挖掘算法与预测方法。采用一种比RFCM算法省时的FCMdd算法将记录在属性的取值划分成若干个模糊集,并提出区间值关系数据库上模糊关联规则的挖掘算法。仿真实例说明挖掘算法能够通过挖掘有意义的模糊关联规则来发现区间值关系数据库中蕴涵的关联性。区间值关系数据库上模糊关联规则的预测方法改进了标准可加性模型,并通过遗传算法调整模糊关联规则中三角模糊数的参数来提高预测的精度。     

基于信任知识库的概率模糊认知图

模糊认知图较难表示概念间因果关系测度的不确定性、因果联系的时空特性及专家对知识的不确定性．在继承模糊认知图模型优点的前提下，在概念间的因果关系中引入条件概率及信任知识库表示，提出基于信任知识库的概率模糊认知图模型．该模型用条件概率及信任知识库表示因果联系的时空特性、专家对知识及概念间因果关系测度的不确定性，从而将因果关系测度的不确定性、因果联系的时空特性及专家对知识的不确定性有效地融入模糊认知图中，自然扩展了模糊认知图模拟因果关系的能力，较大限度地减少了认知图对现实世界模拟的失真．最后通过实验说明了基于信任知识库的概率模糊认知图模型，具有比FCM更强的模拟能力．     

基于描述逻辑的模糊ER模型

分析了描述逻辑ALNUI与ER模型的关系,特别是如何将ER模型转化为ALNUI的知识库,从而利用ALNUI的推理机制对ER模型进行自动推理的有效性,在此基础上,进一步研究了基于描述逻辑的模糊ER模型.针对模糊ER模型的特点和需求,在描述逻辑ALNUI的基础上,对描述逻辑ALNUI进行了模糊化推广,提出了一种新的描述逻辑,即模糊描述逻辑FALNUI.研究了基于FALNUI的模糊ER模型,即研究了如何将模糊ER模型转化为FALNUI的知识库,并利用FALNUI的推理机制研究了模糊ER模型的可满足性、冗余性和包含关系等自动推理问题,证明了这些推理问题的正确性.     

模糊描述逻辑FALNUI的tableaux推理

分析了模糊描述逻辑FALNUI与模糊ER模型的关系,即模糊ER模型可以转化为FALNUI的知识库,并且模糊ER模型的可满足性、冗余性和包含关系等推理问题可以转化为FALNUI的包含推理问题,但FALNUI缺乏相应的推理算法.提出了一种基于描述逻辑tableaux的FALNUI的可满足性推理算法,证明了该推理算法的正确性,以及提出了FALNUI的Tbox扩展和去除方法,证明了FALNUI的包含推理问题可以转化为可满足性推理问题,并给出了FALNUI的包含推理算法.FALNUI的tableaux推理算法为模糊ER模型的可满足性、冗余性和包含关系等自动推理的实现提供了理论基础.     

基于模糊理论的软件开发成本估算

针对不确定性对成本估算的影响,提出了运用模糊理论来估算软件开发成本。通过对模糊理论估算公式的原理描述与数学推导,创建了数学模型,给出了确定隶属函数和计算贴近度的方法;论述了数据库规模与软件规模的关系,分析了影响数据库规模的因素,设计了数据库规模估算的数学模型;指出了运用模糊理论估算软件开发成本的步骤;对模糊理论方法进行了总结。运用模糊理论估算软件开发成本,能减少因素变化的不确定性引起的估算用时较长、佑算过程复杂、佑算不准确等问题。