可拓知识与可拓知识推理

论述可拓知识是对知识概念的扩展,可拓知识推理是知识推理的扩展,证明可拓推理公式的正确性．利用可拓数据挖掘定理和实例,探讨可拓知识的获取,并说明可拓知识推理的应用．     

可拓推理的Petri网表示

将可拓理论的知识表达与Petri网相结合得到可拓展Petri网EPN(Extension Petri Nets)．EPN不但可以进行传统的逻辑推理以及模糊推理表示,还可以进行可拓推理表示,增强了Petri网对系统可扩展性的描述能力,同时也为可拓推理提供了有效的图形化表示方式,并行推理和数学验证分析方法．     

可拓命题与可拓推理句

进一步研究了可拓命题和可拓推理句,引进了静态真度、可拓真度、静态正确度、可拓正确度的概念,讨论了它们的一些性质,丰富了可拓逻辑的基本概念与理论．     

基于可拓学的自然语言处理与系统建模研究

研究了将可拓模型的自动建模技术应用于自然语言处理,并将此模型应用于自然语言理解．利用可拓模型及自然语言理解相关技术来描述语言信息、知识表示和知识推理,并设计实现了一套由自然语言到可拓模型的自动建模系统．通过构建基于知网的物元概念表、事元概念表和关系元概念表去训练输入的自然语言文本,从中提取出具有一定成熟度的基元模型,再通过基元可拓变换规则进行可拓推理．     

物元推理研究

总结了物元可拓推理的基本推理形式,提出了真伪物元的概念,对物元真伪推理进行了初步探讨．     

成衣制造工艺知识可拓表示与实例推理应用研究

激烈的市场竞争,使企业必须满足客户需求进行多品种、小批量生产,导致企业的工艺设计方案急速增长.现有CAPP系统知识化表示不足,使工艺设计人员难以快速找到相似工艺,降低了工艺设计效率.通过对传统的谓词逻辑、产生式规则、语义网络和框架等知识表达方法进行可拓表示,对成衣制造工艺知识进行建模与实例推理应用研究,建立了定性与定量相结合的成衣制造可拓知识表达模型,提出了可拓信息物元相关性和相似性计算方法.把可拓学与实例推理相结合,构建了可拓激励推理模型,并将可拓学中的可拓距运用于该算法,进行实例搜索,根据距值的不同确定实例点在目标区间的位置.将激励算法与物元的可拓性和可拓距相结合,能提高激励算法的经验性,只要实例库中存在满足求解的相似工艺方案,则通过大量的应用和系统的自学习功能,可以拓展实例库,大大提高工艺设计效率,从而进一步增强CAPP系统的智能性及实用性.     

基于可拓网络图的设计方案智能化拓展及知识推理

利用计算机技术实现设计方案的拓展能够快速地构思出更多更好的设计方案。利用物的可拓展性进行方案拓展,提出了基于可拓网络图的设计方案形式化拓展原理,给出了可拓网络图的定义、冲突形式及消解策略。从人工智能角度研究了拓展模型应用于智能系统时遇到的知识推理问题并给出推理算法,分析了算法的有效性。实例分析表明,基于可拓网络图的拓展模型应用于方案设计的拓展过程可以得到更多可供选择的设计方案,从而为方案设计提供更多的创新可能。     

实例推理的可拓方法及其应用

针对目前基于实例的推理方法在实例表示、检索和修改等方面存在的局限,提出了一种基于可拓学原理的实例推理方法。该方法用物元模型以定量与定性相结合的方式对实例推理中所涉及的实例和问题进行统一描述;提出了距的计算方法并用来计算实例到目标空间的相似度;应用可拓变换原理对检索实例进行适应性修改以使新实例符合问题的需要。最后以水轮机选型设计为例,说明了利用可拓学方法进行实例推理的可行性。     

基于可拓本体蕴含系的产品方案可拓设计模型

蕴含关系是影响复杂产品方案快速配置设计的重要因素。为了有效提升复杂产品方案可拓配置设计的能力, 针对复杂产品方案设计过程中蕴含信息的有效表达、挖掘、推理和重用等进行了研究。对大型复杂产品方案可拓设计过程中的可拓本体概念模型、可拓本体蕴含系的信息量计算模型、基于可拓本体蕴含系的设计蕴含关系挖掘模型、基于可拓本体蕴含系的可拓重用度计算模型等进行了分析, 提出了一种基于可拓本体蕴含系的复杂产品可拓设计模式, 并给出了相应模型与算法的实现步骤和框架。通过具体的设计实例对文中的模型和算法进行了说明和验证分析, 结果验证了模型和算法的有效性和可行性, 从而为复杂产品方案可拓设计的顺利实施提供理论和工程应用支持。     

一种基于可拓推理的模糊控制专家系统

提出一种基于可拓推理的模糊控制专家系统的设计方法并给出了结构框图。该方法模拟人类的创造性和发散性思维过程，充分挖掘、重组已知信息，产生新点子、新方法来解决控制目标与控制条件不相容问题，生成最佳控制规则。     

推理闭包系统的一些性质

证明了对于一个给定的非空集合X,可以在RCL（X）（X上的推理闭包算子的全体）、R IN（X）（X上的推理内部算子的全体）、ROU（X）（X上的推理外部算子的全体）、RB（X）（X上的推理边界算子的全体）上定义适当的序关系,使它们与（RCS（X）,真包含）序同构,其中RCS（X）是给定集合X上的推理闭包系统的全体.     

基于CARMEN架构的推理机制的设计与实现

如何对不同领域的大量知识进行合理的组织和推理是目前专家系统领域广泛探讨的问题。基于CARMEN架构对知识模块化组织,提出总控推理机和领域推理机的2级推理机制,详细描述了总控推理机制的控制策略,并使用CLIPS实现了一个具有通用性的领域推理机。     

模糊插值推理概述

模糊推理本质上就是某种插值方法,但在稀疏规则库的条件下,当输入的事实落入规则"空隙"时,采用传统的CRI方法是得不到任何推理结果的,从而诞生了模糊插值推理。由于模糊插值推理是模糊推理重要分支,并且学者们对其研究均处于起步阶段,故对现有的模糊插值推理加以介绍。     

缺省推理中的模糊知识

知识表示是人工智能中形成常识推理模型的基础,这里强调模糊逻辑在其扩展模型中充当的重要角色,笔者使用两层次模糊意义,给出了基于近似推理框架表达的缺省推理,提出了此框架下解决不一致性的新思路。     

法律逻辑应注重对实质推理的研究——由一个案例引起的思考

实质推理是一种通过对若干存在矛盾冲突的推理前提内容法律价值的分析判定,从而确定该前提内容是否具有优先法律适用效力的推理和证明活动。实质推理最显著的特点是引入了辨证思维的方式,以法律价值判断作为分析判定的前提和基础,注重从推理的内容和形式的统一的角度来研究法律推理,注重用辨证思维的方式来正确处理法律适用中的矛盾冲突。对法律推理的研究,应从法律实践的实际需要出发,打破形式与内容的“楚河汉界”,从形式与内容的有机统一来加强和充实对法律推理的研究,走出“形式逻辑＋法律事例”的简单模式,使法律逻辑的理论研究更好的为法律实践服务。     

单源综合推理的研究

为了克服综合推理理论对多源的要求，包括对参加综合的源具有可比结构的要求，以及对所有源具有相同个数可对应部件的要求，提出了单源综合推理的概念和模型.在单源综合推理中，对单个源构建了算子操作和综合操作来得到结果空间，算子操作对源或源的部件进行操作，而综合操作是对源与部件库中的部件进行综合.图案生成示例表明，单源综合推理放松了对综合源的要求，具有更明显的形象性，部件库的引入也很合理，是对综合推理的扩充和发展.     

夏佩尔的“信息域”理论及科学发现的推理模式评价

夏佩尔的科学哲学观点具有某种折衷的性质,他强调科学发现中有理由、有推理模式,认为科学哲学的研究对象是整个科学推理过程。“信息域”理论是夏佩尔哲学理论体系中的核心,通过分析科技史上许多科学案例,提出了2种具有典型和普遍意义的科学发现的推理模式:构成性的推理模式与演化性的推理模式。在此基础上,建立了超越预设主义与相对主义的理性实在论。     

基于案例和规则推理的贝叶斯网建模

正确、高效地针对问题建立模型是应用贝叶斯网的关键,而从数据中学习贝叶斯网往往因为搜索空间庞大而效率低下.提出基于案例和规则推理的建模方法,建立领域知识库,使用框架和一阶概率逻辑表示贝叶斯网,当面对新的问题时,使用相似度和偏离度两个指标进行案例匹配,对选中的案例使用组合和剪枝技术修正,得到新问题的求解模型.整个过程以案例推理为主,并用规则推理辅助.这种方法能够复用历史案例,提高贝叶斯网建模效率.     

A computational model of analogical reasoning

A computational model of analogical reasoning is presented, which divides analogical reasoning process into four subprocesses, i.e. reminding, elaboration, matching and transfer. For each subprocess, its role and the principles it follows are given. The model is discussed in detail, including salient feature-based reminding, relevance-directed elaboration, an improved matching model and a transfer model. And the advantages of this model are summarized based on the results of BHARS, which is an analogical reasoning system implemented by this model.     

涉及数值区间的不精确推理——MYCIN推理模型的一种改进

提出了证据和规则的数值区间描述的概念,并且在经典的MYCIN不精确推理模型基础上,提出了适应于数值区间的不精确推理模型.