非限定的概念获取表征重述方法

基于知识的问题求解需要一个丰富而相对完备的概念系统，尤其是当任务具有领域非限定特征时。本文以认知心理学领域的表征重述模型为理论基础，提出了一种基于对象表征的概念系统表征与发展方法，详细研究了概念在4种不同水平下的表征和发展过程。该研究突破了人工智能和认知心理学领域在这一问题研究上的局限性，有助于提高基于知识的系统的推理能力和问题求解能力。     

概念结构研究综述

概念结构由概念之间的依赖关系构成,它是知识的核心,并且一直潜伏在后台发挥作用,人的认知能力皆来源于此。因此对概念结构的研究有助于提高知识系统的问题求解能力,尤其是领域开放的问题求解。对概念结构的研究要求解决三个问题,即概念结构如何表征与存储、概念结构如何逐步构建、概念结构如何运用于各种智能任务。主要讨论概念结构的表示和构建问题,并对概念结构相关的知识表示方法及其应用作了比较系统的阐述。     

DIES：一个领域独立的专家系统

DIES系统是一建造基于知识的自动问题求解器的领域独立专家系统.在该系统中其描述性知识和规范知识(规则)均为知识库中的标准类型项.DIES系统具有双重结构,即认知系统和求解系统,并可满足下列要求。     

基于知识的试油方案协同设计方法应用研究

为解决试油三项设计系统在实际应用中因认知水平、知识水平和实际需求不同导致的设计方案差异大、标准不统一的问题,如何以一种形式化、标准化的方式来表示试油方案设计领域知识,实现方案标准统一化,提高试油方案协同设计系统的智能性是面临的一个重要问题。在研究试油方案协同设计工作流的基础上引进知识的概念,将试油领域本体与试油方案协同设计的具体应用需求相结合提出了一种基于知识的试油方案协同设计方法。该方法介绍了试油领域本体构建、应用以及协同工作流构建等技术和方法,利用统一的知识表示,使知识与试油方案协同设计业务流程紧密关联,很好地解决了实际应用中方案标准统一化以及知识重用性的问题。目前系统在使用中,提高了方案设计的准确性和设计效率。     

基于需求分解的知识系统建模方法

通过对知识系统的需求分析及分解，将知识系统的知识划分为领域概念知识(概念本体)、系统知识(任务本体)、控制知识和解释知识四大部分，初步建立了各部分的实现框架和相应的策略，其中概念本体描述知识系统的静态知识，任务本体描述知识系统的动态知识。以一个简化农业种植结构配置知识系统为例，建立了系统的应用本体求解模型。这种基于需求分解的知识系统建模方法具有面向问题和应用、实用性强等优点。     

随机通达教学策略在电工学课程教学中的应用

针对电工学课程在教学中存在学生基础薄弱、教学学时少与内容模块多等问题,提出了在教学中采用基于认知弹性理论的随机通达教学策略。一方面以多维度、非线性的"十字交叉形"的超文本结构表征概念和相关案例,培养学生对认知的多元表征能力,增强知识的迁移性和覆盖性;另一方面在多元表征知识基础上增加适用于低级学习的助记法,形成"*字交叉形",这对于现阶段电工学课程教学具有很强的适应力。     

基于web的智能教学系统研究

该文对智能教学系统进行了深入的研究,提出了由用户环境和教学环境组成的基于web的智能教学系统形式化模型,并且对系统运行过程进行了详细的分析。该模型将本体论引入到领域知识的表示中提高了教学资源的重用和共享程度;同时,充分考虑了web以及用户环境所提供的与用户相关信息在智能教学系统中的重要作用。系统基于多领域多应用,结合认知能力、知识水平、学习风格、心理特征等知识结构和认知心理因素来对用户进行建模以增强系统的自适应能力和提高教学效果。     

专家系统开发概况

此文系去年全国第一届知识工程研讨会的特邀报告.从基础研究、系统开发和工具环境等方面介绍了知识工程的研究领域.文中较详细地分析了作为知识系统的一种,专家系统近十年的发展特点,并从认知的思维模型、知识分级与分层、知识原理和问题求解四方面发表了较为深入的见解.本刊对原报告略有删节.     

探索语言理解与融汇贯通的因果律

从语言理解的认知模型出发采研究它的因果律,这是近年来发展起来的一种新方法.介绍语言理解与融会贯通的研究进展,并对其他领域的渗透作用进行展望.该研究对提高图灵机模型的融会贯通能力具有重要作用,从而对知识学习、问题求解、语言翻译、软件工程乃至软件生产自动化具有深远的影响力.     

概念图智能匹配机制用于支持个性化网络学习

针对个性化网络学习平台中往往只关注学习者学习风格而忽略对学习者认知能力培养的问题提出一种基于概念图的方法对学习者认知能力进行形式化描述。采用自然语言处理及潜在语义分析方法构建基于学习者行为的学习者概念图及领域知识概念图,提出一种基于最大共同子图的匹配算法计算学习者概念图与领域知识概念图之间的相似度,提取学习者的个性化知识缺失、还需要掌握的知识,并以可视化形式呈现一定知识目标领域内学习者的已有知识及需要掌握的知识。实验结果表明,基于概念图的个性化网络学习能够促进学习者及时纠正、完善知识点的理解缺陷,培养学习者的认知能力。     

基于人机会话技术的网上心理咨询专家系统

针对大学生心理领域,设计了一个网上心理咨询专家系统,采用人机会话方式实现人机交互,并重点讨论了大学生心理领域的知识获取和知识表示问题,最终研究目标是实现一个实用的基于人机会话技术的网上大学生心理咨询专家系统。     

知识格在知识创新过程中的研究与应用

知识创新是以知识进步为主导的改进现实世界的活动,其实质是将一种新的知识首次引入已有知识领域或实际应用,进行科学的推理和演绎,挖掘出更深的知识。为了更有效进行知识创新,快速从已有知识库中获得背景,并对其进行有效的组织、管理、配置、维护、最终加以利用,可以在知识创新过程中有效运用概念、知识格理论,对知识进行有效的获取与创新。     

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.     

基于领域知识的个性化协同商务推荐系统

基于领域知识与顾客购买倾向相关联的事实,从知识表示、知识获取、系统实现三个方面研究了个性化协同商务推荐系统的实现策略。知识表示研究了自然语言的本体表示,主要包括：知识本体描述、模糊关系设计、概念关联抽象和公理修正四个部分;知识获取采用多层次领域知识获取和基于数据挖掘的智能知识获取两种方法,对知识的形式化和结构化进行了研究;基于J2EE技术创建了由客户端、服务器端、存储系统组成的协同商务推荐系统的结构模型。最后通过测试网站对系统的有效性进行了验证。     

基于本体的应急救援知识库构建及其应用

针对专家系统在应急救援领域应用中存在的知识表示及推理等问题,采用基于本体的知识表示方法与基于Jena的规则推理引擎,参考简单知识工程方法论与Jena规则语法建立一个高速公路应急救援本体与推理规则,实现本体知识库的推理。将该知识库应用于高速公路应急救援系统中,结果表明其具备解决实际问题的能力;有利于领域知识的共享与重用;促进了专家系统在高速公路应急救援领域的发展。     

面向Agent的信息内容语义清晰化研究

在描述了一个开放环境中的多Agent系统模型的基础上，提出了一种建模信息内容语义清晰化的框架。此框架定义了一种用于解决Agent之间语义失配问题的领域概念化语言DCL。它是面向本体论知识表示语言OKRL的一个组成部分，支持对领域概念、属性和关系，以及表示为规则的公理的形式化描述。最后还讨论了如何定义OML，实现DCL与XML之间的转换，以便更好地在开放环境中使用DCL。     

智能教学系统中的知识树增长模型

智能教学系统（intelligent tutoring system,ITS),作为人工智能学科的重要研究应用领域,是21世纪人类社会数字化教育的必然发展方向,迄今研究逾30年。现有一些ITS系统由于知识表示以及推理方法的领域相关特性,系统构建与系统运用、系统模块之间动态有机联系不强,进而导致学生模型弱化等问题,限制了系统在进行个别化教学过程中的智能性和推广运用。在此从系统的知识表示入手,基于SC文法的知识表示体系和知识树映射方法,提出了一个动态、实时、自适应、交互式知识树增长模型（augment knowledge-tree model,AKTM)。模型包括基于SC文法的知识点表示方法、知识树结构以及知识树映射、知识树学生模型、知识点学习循环等内容,贯穿于ITS系统4大传统模块之中,并在内容和功能上与之完全集成。通过知识点层次多维属性标注和索引,实现了知识存储、处理、调用和维护动态、一体化过程。通过知识点学习循环,实现个别化、动态、自适应智能教／学过程。同时通过模型在多媒体ITS系统中的实例化设计和运用,实现了动态教／学、领域无关、人机交互、自适应、个别化等智能特点。