融合案例推理与规则推理的设备采购决策支持系统

对制造行业新产品试制部门的设备采购过程进行了分析，指出其对于整个企业制造过程的重要性，说明采购决策支持系统的引入的必要性，并将基于案例推理与基于规则推理相结合，构造了混合框架的推理系统及相应的案例表示结构，解决了设备采购等复杂决策领域中决策支持系统冗余推理的问题。最后将该混合推理框架及案例表示结构应用于某大型跨国制造企业试制部门的决策支持系统中，取得了较好的效果。     

基于CBR的通信对抗指挥IDSS设计

研究了基于案例推理的通信对抗指挥智能决策支持系统开发技术。在分析通信对抗指挥决策流程的基础上,基于案例推理的设计思想,提出了一个通信对抗指挥智能决策支持系统的技术框架。该框架划分为应用层、处理层、管理层、信息层和通信层,同时讨论了各层的功能及详细内容。该系统克服了传统的基于规则推理系统的军事知识难于获取、表示和推理的脆弱性等缺陷,能有效地处理通信对抗指挥中面临的半结构化或非结构化问题,提高了制定通信对抗方案的时效性和科学性。     

计算机远程故障诊断系统的设计实现

介绍了一种基于B/S模式的计算机远程故障诊断系统.详细阐述了该系统所采用的故障树框架型知识表示方法,没汁了基于规则的正反双向推理和基于案例推理相结合的混合推理机制,最后给出了系统的工作原理和总体结构.     

基于案例推理的供应商选择决策支持系统研究

在介绍了基于案例推理方法的基本原理基础之上,分析了基于案例推理技术的供应商选择决策支持系统的工作原理、框架结构及功能;重点论述了基于案例推理的供应商选择决策支持系统中的一些关键步骤,并结合实例给出了基于案例推理的供应商选择与评价方法,用来验证基于案例推理技术在供应商选择决策支持系统中应用的可行性和有效性,为企业供应商选择决策提供了一个系统模型。     

湖北省突发事件预警应急智能决策支持系统

介绍了突发事件预警应急智能决策支持系统研究的必要性,阐述了湖北省突发事件预警应急智能决策支持系统的网络结构、系统的基本功能和系统的结构设计思想。重点讨论了该系统的关键技术——主推理机的设计。为解决案例推理和规则推理方面的不足,提出了一种新的FCR算法,它将案例推理、规则推理和模糊推理有机结合起来,并用于实际的智能决策支持系统。     

FDSS中的人工智能技术研究

从财务决策支持系统ＦＤＳＳ的概念出发,介绍了ＦＤＳＳ的结构框架、知识表示、知识推理,重点论述了人工智能技术在ＦＤＳＳ的应用,主要是在实现ＦＤＳＳ的过程中用到的财务知识表示与财务推理机制,并针对具体的财务实例,介绍如何用财务知识表示与如何用财务推理机制的,并给出了结论。     

机械产品报价决策知识的复合表示方式

本文通过对现行各种知识表示方式优缺点的比较,根据机械产品报价决策知识的类型和特点,并结合工业汽轮机报价决策支持系统(TQDSS)的研究,论述了机械产品报价决策支持系统的复合知识表示方法及知识库组织管理和推理机制.     

基于模糊推理和知识库的通信设备故障智能诊断系统

首先介绍了用于通信设备蔽障智能诊断系统的总体框架，说明了各模块的功能及开发策略，然后介绍了该专家系统中知识的获取和表示方法，阐述了模糊推理与规则推理相结合的混合诊断推理方法。     

故障智能诊断系统在通信设备检修中的应用

首先介绍了用于通信设备故障诊断系统的总体框架，说明了各模块的功能及开发策略，然后介绍了该专家系统中知识的获取和表示方法，阐述了模糊推理与规则推理相结合的混合诊断推理方法。     

人工智能在财务决策支持系统中的应用

从财务决策支持系统（ＦＤＳＳ）的概念出发,该文讲述了 ＦＤＳＳ的结构框架及其实现,重点论述了人工智能技术在ＦＤＳＳ的应用,主要是在实现ＦＤＳＳ的知识库系统时用到的财务知识表示与财务推理机制,并针对同一个具体的财务实例,是如何用财务知识表示与财务推理机制的。     

基于推理的装备战损等级评定

为建立装备战损评估决策支持系统的需要,对装备战损等级评定方法进行了研究。分析了装备战损等级的划分标准、评判因素以及评估信息来源,建立了适应决策系统实际需要的评定流程,对评定流程中各个关键部分进行了说明。在对现行评定方法研究的基础上,针对实际应用环境,结合判定树推理与不确定性推理,建立了新的装备战损等级评定方法。通过示例对该方法进行了说明。     

智能决策支持系统的一种学习推理机

介绍几种软计算技术，并利用软计算融合技术，提出一种新的智能决策支持系统的学习推理系统。该学习推理系统可以用作智能决策支持系统的学习模块，由此可以生成智能决策支持系统的知识库。     

Automating the Diagnosis and Rectification of Deflection Yoke Production Using Hybrid Knowledge Acquisition and Case-Based Reasoning

Deflection yoke (DY) is one of the main components of the color display tube (CDT) that determines the image quality of a computer monitor. Once a DY anomaly is found during production, the remedy process is performed in two steps: identifying the type of anomaly from the observed problem pattern and adjusting manufacturing process parameters to rectify it. To support this process, we introduce a knowledge-based system using a hybrid knowledge acquisition technique and case-based reasoning. The initial phase of the knowledge acquisition employs a systematic and quantitative data processing including stepwise regression and an inductive learning algorithm. This automated expertise elicitation produces strategies, which are represented by decision trees or if-then rules, to specify DY anomalies from display patterns. The strategies are then refined by introducing human expertise. The knowledge acquisition process was designed to support for this cognitive cooperation. For coordinating the process parameters to remedy the specified anomalies, a case-based reasoning is utilized. The laboratory and field test proved that the developed knowledge-based system could produce highly effective decisions for the process control in DY production.     

推理技术在决策支持系统中的应用

文中首先阐述了专家系统和不精确推理的基本理论，随后讨论了不精确推理技术在Fuzzy CLIPS中的实现，最后用实例说明如何在决策支持系统中应用专家系统的推理能力。文中提出了一套将专家系统推理机、知识库与数据库应用程序结合起来以解决复杂推理问题的方法。这种方法具有较强的通用性，稍作修改即可用于在不同平台上解决不同领域的问题。     

范例推理在智能决策系统中的应用研究

范例推理是人工智能中重要的推理方法和机器学习技术,它也是智能系统中实用的技术之一。基于范例的决策是决策者认知心理的决策过程的一个合理描述,它提供了一种实现智能系统及决策的现实环境和技术方法。本文提出了基于范例推理的智能决策技术,给出应用模型,并进行了深入讨论。     

基于数据挖掘和范例推理的智能分析决策支持技术综述

介绍了数据挖掘中的一些关键技术、人工智能基于范例推理、决策支持的主要理论及其发展,提出了范例推理、类比学习、规则推理之间的联系,详细探讨了数据挖掘技术、基于范例推理和决策支持理论集成的问题,最后对上述技术在预测领域的综合应用前景作了探讨。     

CAUPS系统中的时空推理机制与算法

动态城市规划方案仿真系统中的一个重要问题就是抽象和提取仿真对象之间涉及到的空间和时间逻辑关系,并以此作为仿真过程的基本准则和规范动态推理演算。为了建立CAUPS系统中的时空推理机制,针对城市规划方案的动态仿真过程中需要应用到的基本准则和规范,在传统时空关系描述和推理规范的基础上定义出适用于面向城市规划动态仿真的时空关系。考虑到城市规划过程中存在的非刚体对象,提出面向城市辅助规划系统方案应用结果仿真的时间空间推理规范,该规范能够非常好的支持如植被、水域等非刚体对象,并给出一个适合多Agent系统采用的时间空间推理规范执行解决方案,包括时间推理规范算法和空间推理规范算法。面向城市规划的时间推理规范算法和空间推理规范算法已经被成功应用于CAUPS系统底层的多Agent交互关系调整中。     

Interactive Case-Based Reasoning in Sequential Diagnosis

Interactive trouble-shooting and customer help-desk support, both activities that involve sequential diagnosis, represent the majority of applications of case-based reasoning (CBR). An analysis is presented of the user-interface requirements of intelligent systems for sequential diagnosis. We argue that mixed-initiative dialogue, explanation of reasoning, and sensitivity analysis are essential to meet the needs of experienced as well as novice users. Other issues to be addressed by system designers include relevance and consistency in dialogue, tolerance of missing data, and timely provision of feedback to users. Many of these issues have previously been addressed by the developers of expert systems and the lessons learned may have important implications for CBR. We present a prototype environment for interactive CBR in sequential diagnosis, called CBR Strategist, which is designed to meet the identified requirements.