对象模型及其模型化方法——一种深知识的表示模型

本文介绍了对象模型和深知识等概念,在这些概念的基础上还讨论了基于框架知识表示形式的复杂系统的模型化方法.文中给出的模型化方法是通过 ISA 关系和 PART-OF 关系的相结合而形成的.这种模型化方法可用于基于深知识的设计型、分析型以及控制型等类型的专家系统.     

基于对象模型的一种服务性机器人系统

提出了一个基于对象模型的服务性机器人系统及系统结构 ,对系统中的对象进行模型化 ,建立对象模型知识库。在设计任务规划时 ,模仿了人在日常生活中完成普通任务时进行任务规划的方法 ,在设计控制软件时 ,根据控制目标 ,设计了推理程序。因此 ,系统根据一用句子给出的请求 ,规划出一系列相关联的基本任务 ,从而控制机器人各关节协调动作 ,完成目标任务。     

用逆向演绎系统解决画面问题FP

本文叙述了在设计基于对象模型的机器人规划生成系统时因状态描述中含有常识性推理规则而引起的画面问题FP(Frame—Problem),提出了一个应用基于规则的逆向演绎系统解决此类画面问题的方法。     

基于对象模型的不确定环境下服务性机器人系统模型研究

提出了一个基于对象模型的服务性机器人系统模型 ,描述了模型的实现方法 ,并介绍了在动态不确定环境下实现任务规划的一种方法 ,这种任务规划方法模仿了人任务规划方式 ,选择最有可能成功执行的任务执行 ,当环境发生意外变化或目标被改变时 ,它能够作出相应的反应 ,改变任务选择 ,同时这种任务规划方法对实现人机接口特别有用。     

构造通用简约验证测试集U(p,ω)矩阵的一般公式与程序实现

本文旨在解决伪穷举测试技术中的一个问题。文中通过递归方法产生一个描述二进制多维空间全部矢量的生成关系图。在研究该图性质的基础上,推导出构造最优通用简约验证测试集U(p,ω)矩阵的一般公式。最后,给出一个GCLISP的应用程序。     

基于对象模型的机器人规划生成系统及并行推理

提出了一种机器人规划生成系统的结构,该系统对机器人物理世界进行了模型化,建立了对象模型知识库,在控制机器人动作序列的生成中,模仿了人的思维方式,将最基本、最简单的最先处理,采用差异减小法逐步减小当前状态与目标状态之间的差距而逼近在达到目标状态,并提出了一种能较好解决画面问题的方法,用该方法解决画面问题比较完美。此外,提出了一种将并行推理技术应用于机器人任务规划的方法,并设计了推理程序。     

通用简约验证测试集U（p,w）矩阵的广义构造公式

本文是在文献［１］的基础上进行的研究，通过将文献［１］的三条定理推广到多进制情况以及对多进制ｐ中取ｉ矢量矩阵生成关系图的研究，提出Ｕ（ｐ，ｗ）矩阵的广义构造公式，利用本文公式可直接生成多值逻辑电路在进行伪穷举测试时需要的通用简约验证测试集。     

基于对象模型的YGR—1机器人智能任务规划和控制

研究了一个基于对象模型的机器人智能任务规划与控制系统,对系统中的对象进行模型化,建立对象模型知识库,在设计任务规划时,模仿了人在日常生活中完成普通任务时进行任务规划的方法,在设计控制软件时,根据控制目标,设计了推理程序,因此,系统根据一用句子给出的请求,规划出一系列相关联的基本任务。从而控制机器人各关节协调动作,使之完成目标任务。     

基于对象模型的全腕式电动假肢的控制和诊断专家系统

我们研制了一个基于对象模型的全腕式电动假肢专家系统。在该系统里，我们通过对假肢进行模型化建立了假肢对象的知识库，并根据控制目标和故障诊断目的设计了推理程序，因此，系统能控制假肢各个关节协调动作，使完成目标作业，并能诊断出假肢的故障。本文介绍对象模型的概念，有关假肢对象模型的阶层构造，知识表示方法，知识库的建立方法以及控制和诊断假肢的推理。     

基于对象模型的自组织专家系统

在研制的一个基于对象模型的自组织专家系统中 ,通过对机器人的行走装置进行模型化 ,建立了对象的模糊知识库 ,并根据控制的目标 ,设计了推理机。系统无需精确的数学模型 ,能根据输入、输出变量 ,自动修改控制规则 ,达到优化控制的目的。