基于模型的知识获取及其一个范式

一、引言 知识获取被认为是知识工程的瓶颈,正如NIIs-。n田所指出的:“·…系统所需的成百条规则和上千个事实往往都是靠访问有关应用领域的专家来获取的,要把专家们的知识表示成事实和规则(或者任何其它形式的表达式)往往是一个枯燥而费时的过程,使这种知识获取过程自动化将是人工智能技术的一大进步.回顾历史,第一代知识获取技术是七十年代所广泛采用的“会晤”方式,即由计算机专家与领域专家长期交流;第二代知识获取技术则以八十年代计算机的辅助应用为特色;进入九十年代后,人们提出了高度集成的知识获取环境,这种环境提供从编辑、有效…     

计算机生成兵力行为建模发展现状

体系仿真是解决目前信息化条件下诸多军事问题的有效手段，仿真系统中计算机生成兵力（Computer Generated Force，CGF）行为表示准确与否是直接影响军事问题研究结论的重要因素。针对目前CGF自治性难以满足军事问题研究需求，系统总结了10年来CGF行为建模方法，并对比分析了不同方法的优缺点，梳理了近5年国内外CGF行为建模技术发展现状，针对军事问题研究需求，对当前该领域存在的问题和发展前景进行总结，并提出四种CGF行为建模思想方法。     

基于自治智能计算机生成兵力的反潜直升机模型设计与应用

随着反潜作战仿真领域对实体智能要求的不断提高,针对原有基于有限状态机的计算机生成兵力(CGF)模型难以表示CGF认知行为的问题,用知识获取与知识工程方法进行知识获取和分析,采用模糊规则推理方法进行行为决策,利用内外黑板相结合的模式实现实体间交互,并将上述方法集成,设计建立了智能仿真模型,最后生成了反潜直升机智能模型,将其应用于直升机反潜作战仿真实例中。通过航空反潜作战仿真表明,与原有CGF实体相比,智能反潜直升机实体对敌潜艇的捕获率大大提高,可以根据环境变化动态地调整策略,成功率及成功效能均有显著提高。     

基于PADL的古代人物简历知识获取

领域文本知识获取是目前人工智能中的一个关键问题。本文探讨如何从人物简介中获取人物知识。由于自然语言技术目前尚不足支持自动的知识获取,某种形式的人机交互或半自动方法是一种可行的折衷方案。本文在总结人物知识描述的特点基础上,提出了一种中问标记语言,它是自然语言到目标知识表示语言的过渡桥梁。同时,我们还介绍使用该方法在宗教古代人物知识获取中的应用。     

关于知识工程的发展综述

人工智能与计算机技术的结合产生了所谓"知识工程",本文首先从知识工程的基本概念入手,依次对其包含的知识的获取、知识的表示和知识的运用三大要素进行详细的总结概述,同时提出将知识管理加入知识工程对于其实戢应用的巨大作用.     

舰艇CGF系统智能推理决策研究

CGF实体智能化的研究是CGF领域的一个研究重点和难点。而CGF推理决策模型设计是CGF建模的关键环节,为了使舰艇CGF实体在仿真环境中具有智能,采用了人工智能技术。该文在设计舰艇CGF系统推理决策模型过程中,使用了模糊理论来实现敌方实体威胁程度的决策,使用了人工神经网络来实现武器开火的决策。这些人工智能技术在舰艇兵力模型设计中的应用表明,它们能够有效地提高仿真实体的智能水平。     

计算机生成兵力定量化行为的调整模型

分析了战场环境下影响人类行为的主要因素及其对人类行为有效性、准确性及反应时间等方面的作用和影响,目的是建立有效的可用于仿真训练、虚拟现实中的CGF行为表达定量化数学模型。首先采用Janis—Mann模型确定人类行为模式,并且指出了影响这些模式的外部主要因素及计算方法,提出了一种通用生理疲劳程度模型,在训练仿真过程中可用于确定舰艇CGF的行为模式,最后给出了多种外部因素是如何决定舰艇CGF行为模式的逻辑表达。     

代数递归逻辑与人工智能

融合代数和递归函数理论，本文建了一个可以刻画知识表示、智能获取和自动推理的逻辑理论，给出了从示例中获得取知识的多项式复杂性算法和自动推理多项式复杂性算法。作为代数递归逻辑的应用，本文给出了人工智能中的约束满足问题的处理方案，探讨了人工智能的基本问题。     

知识获取方法DECO

知识获取方法学是目前人工智能领域中最重要的分支之一,现在已出现了几种不同应用范围的获取方法,集成式知识获取方法的研究已成为当前的一种趋势,本文所介绍的DECO方法是一种集成式方法,它将知识获取分为若干个基本上相互独立的步骤,并且溶进了知识库快速生成技术以及基于专家分析实例的学习方法。     

智能数学在有机化学中的应用

智能数学研究智能的数学表达及知识工程的数学原理,由于它能为知识表示、知识推理及知识获取等提供某些数学方法和数学模型,形成人工智能的一种数学理论,已受到国内外学术界的关注。人工智能是新技术革命的带头学科之一,但目前尚无数学理论。智能数学的引进正好填补这个空白。本文以某些化学专家系统为例说明智能数学在有机化学中的应用。     

Concept classifier for knowledge acquisition in frame-based systems

Frame-based systems that employ inheritance networks as a form of knowledge representation have a number of inherent knowledge acquisition problems, one of the most significant being the transfer to the representation system of knowledge itself. The problem of concept classification, and specifically that of determining the location of a new concept in an existing network inheritance hierarchy, is discussed here using an experimental knowledge-base editor, KRE. Tools which support the process of knowledge base construction must allow the user to concentrate on the domain problems, and not on low level, representation system decisions. KRE, written in C, is a knowledge acquisition tool which assists the knowledge engineer by using an interactive acquisition strategy during the process of concept classification. The processes of classification, and its advantages over other knowledge representation systems, are presented.     

专家控制系统的知识库维护

专家系绕的知识获取和表示一向是专家系统开发的“瓶颈”,而知识库的维护在大型专家系统中所占的地位更是不可忽视,实时专家系统作为专家系统的一个颇有前景的研究方向,对知识库的维护又提出了哪些新的要求呢?本文试图通过减压精馏过程智能多变量控制系统(DIMCS)~*的知识库维护,探索实时专家系统中从知识表示、知识库组织到一致性维护等一系列技术的实现方式。     

Medical knowledge management for specific hospital departments

Medical knowledge representation and management is concerned with how to organise the often vague clinical experience of medical staff required for computable models. However, few knowledge management and acquisition tools have entered routine use, since such tools are not perceived by physicians as part of the clinical information process. An attempt to partially solve this problem, we identify two key aspects of knowledge representation and management tasks. The first is to adopt a medical knowledge standardisation to provide a consistent terminology control and to simplify the integration between knowledge management tools and the health information system. The second is to establish an effective knowledge acquisition process in specific medical fields by adapting knowledge acquisition tools. Therefore, the main goal of this work is to define computational models and to design mechanisms for the effective acquisition and management of medical knowledge in real-life hospital departments. To this end, we analyse the representation of medical knowledge (based on deep-causal models) and the development of knowledge management tools (based on ontologies), integrated within the information processing activities of the clinical user. Finally, we illustrate its applicability in the Intensive Care Unit and Pediatry scenarios.     

一个领域自然语言理解的知识获取工具的设计实现

本文介绍了一个基于知识的自然语言理解系统和系统的知识库中知识的表示模式,描述了知识库中领域过程树的知识获取过程。根据领域过程树的知识表示模式,本文设计并实现了一个知识获取工具,很好地提高了领域过程树知识获取的速度和准确度。     

专家系统中背景研究的意义

人工智能中不同领域的研究表明：新一代的智能辅助系统是与背景相关的。虽然人们普遍接受知识应有一个背景部件的观点，但在可用的知识表态方法及随后的知识处理中极少显式表达和利用背景知识。本文着眼于探讨 背景研究在专家系统开发中的意义，以期阐明：背景知识的显式识别、表达与利用有助于专家系统听知识获取、知识表示、推
推理、学习和解释，从而提高专家系统自适应能力和解决问题的智能性。     

Automated Knowledge Acquisition for Strategic Knowledge

Strategic knowledge is used by an agent to decide what action to perform next, where actions have consequences external to the agent. This article presents a computer-mediated method for acquiring strategic knowledge. The general knowledge acquisition problem and the special difficulties of acquiring strategic knowledge are analyzed in terms of representation mismatch: the difference between the form in which knowledge is available from the world and the form required for knowledge systems. ASK is an interactive knowledge acquisition tool that elicits strategic knowledge from people in the form of justifications for action choices and generates strategy rules that operationalize and generalize the expert's advice. The basic approach is demonstrated with a human–computer dialog in which ASK acquires strategic knowledge for medical diagnosis and treatment. The rationale for and consequences of specific design decisions in ASK are analyzed, and the scope of applicability and limitations of the approach are assessed. The paper concludes by discussing the contribution of knowledge representation to automated knowledge acquisition.     

Using natural language sources in model-based knowledge acquisition

This paper introduces a well defined co-operation between domain expert, knowledge engineer, and knowledge acquisition and transformation tools. First, the domain expert supported by a hypertext tool generates an intermediate representation from parts of authentic texts of a domain. As a side effect, this representation serves as human readable documentation. In subsequent steps, this representation is semi-automatically transformed into a formal representation by knowledge acquisition tools. These tools are fully adapted to the expert's domain both in terminology and model structure which are developed by the knowledge engineer from a library of generic models and with preparation tools.     

基于集成化知识的产品概念设计技术研究

从用户知识出发，通过对用户内隐性知识的获取、表征、传递、运用的研究，探讨了“用户意象与设计知识”的映射以及“特征基、特征和风格”三层表达体系；建立了用户内隐性知识的获取、表征与运用模型，设计知识的表达模型，用户知识与设计知识的整合模型；提出了基于集成化知识的产品概念设计理论，以手机设计系统为例进行了验证，支持用户和设计师在同一个平台上协同工作，为产品协同设计、网络化设计提供一致的知识体系。