推理策略

摘要： 为提高坦克火控系统火力射击的精度,提出一种基于故障树和规则的坦克火控系统故障诊断专家系统.根据系统自身特点及相关专业知识建立故障树,结合坦克火控故障诊断专家系统构造原则,采用反向推理策略结合深度优先搜索的方法,通过故障树定性定量分析各部件对坦克火控系统性能的影响,给出故障树转化规则,得出应用改进的反向推理策略.研究结果表明:该方法提高了搜索效率,可为其他火控系统故障诊断提供借鉴.

摘要： 本文论述了现代电传飞控的故障检测系统,介绍了典型的现代电传飞控系统的组成与技术特点.设计了基于专家系统的故障检测系统,专家系统由综合数据库、故障知识库、推理机、知识获取以及决策解释等组成.依据专家系统的原理建立了电传飞控系统的故障综合数据库与故障知识库,采用正向和逆向推理原理完成了推理机的策略设计,针对飞控系统高安全性要求,提出综合数据库的初始数据与检测方法以硬软件的形式驻留于飞控系统之中,故障知识库与推理策略在独立于飞控系统的故障检测系统中.本文对电传飞控系统的故障检测的实现有一定的实用性和推广价值.

摘要： 民办高校学生英语基础相对薄弱,要提高英语阅读能力,不仅要打好基础,也要掌握相关学习策略。大量事实证明,词义推理策略对语篇的理解有重要作用。本文对英语阅读中词义推理的策略进行了探析,并运用实例加以阐释,旨在为民办高校大学生提供词义推理策略的建议。

摘要： 高中英语词汇教学是英语教学的重难点内容,也是高中师生十分头疼的问题。通过对高中英语师生调查表明英语词汇教学存在着如下问题：（1）高中英语词汇量较大,学生记忆压力大。（2）部分高中学生没有掌握高效的英语词汇学习方法。（3）有的学生不懂使用英语。高中英语词汇教学的策略包括游戏教学策略、创设语境教学策略、词块教学策略、上下文推理策略以及信息技术教学策略等。

摘要： '自然化认识论'虽然有不同的解释,但有三种不同的计划可以归入这个标签之下。它们分别是:蒯因式的自然化认识论,可靠主义的自然化认识论,实用主义的自然化认识论。蒯因式的自然化认识论是不融贯的,因为它没有向我们交待应研究哪种人的认识。可靠主义的自然化认识论并不像我们想象的那样令人感兴趣,因为根据是否能形成真信念这个标准来评估推理策略可能会导致我们最终的研究对象都是错误的思想者。与可靠主义不同,实用主义的自然化认识论没有特别的认知目标。西蒙的计划是实用主义的自然化认识论的一个典型代表。西蒙和他的同事试图通过模拟成功的科学家构建科学发现的逻辑,并取得了令人印象深刻的成果。这些成果可以被视为认识论的实用主义自然化的一个优秀起点。沿着这条路径继续,认识论有望获得更多令人兴奋的领域,更好的未来。

摘要： 高中物理有一些选择题看似复杂繁琐,但若是掌握到一些推理技巧后就可以大大降低难度,实现速解的目的.现举例分析常见的一些推理策略.一、利用“小规律”推理例1如图（1）所示,用天平测量匀强磁场的磁感应强度,下列各选项所示的载流线圈匝数相同,边长MN相等,将它们分别挂在天平的右臂下方,线圈中通有大小相同的电流,天平处于平衡状态,若磁场发生微小变化，天平最容易失去平衡的是（ ）．

摘要： 高中物理有一些选择题看似复杂繁琐,但若是掌握到一些推理技巧后就可以大大降低难度,实现速解的目的.现举例分析常见的一些推理策略.一、利用"小规律"推理例1如图(1)所示,用天平测量匀强磁场的磁感应强度,下列各选项所示的载流线圈匝数相同,边长MN相等,将它们分别挂在天平的右臂下方,线圈中通有大小相同的电流,天平处于平衡状态,若

摘要： 有些物理选择题看似复杂烦琐,其实若能掌握一些特定的推理技巧,则可以大大降低难度,达到快速解答的目的。现举例分析速解物理选择题的几种推理策略。一、利用"小规律"进行推理例1(2015年高考江苏卷)如图1所示,用天平测量匀强磁场的磁感应强度,在如图2所示

摘要： 2011年版《义务教育数学课程标准》指出:小学数学教学的本质是“思维过程”,即“教会学生思考”.在数学教学中,教师不能将“结果”直接“抛”给学生,而应让思维活动贯穿于教与学的始终.本校以苏教版小学数学教材为基础编制了《小学数学智慧策略》的校本课程,其中包含了一系列智慧策略以及相应的智慧诀窍.本文主要对顺向推理、逆向推理和双向推理三种思维训练谈一些个人的实践见解.

摘要： 教育部高等教育司2007年9月颁布的《大学英语课程教学要求》指出,大学英语的教学目标是培养学生的英语综合应用能力,特别是听说能力,提高大学生的听力水平势在必行.利用学习策略理论将其应用到听力教学中对学生进行推理策略培训,实验结果表明推理策略的培训使学生的复合式听写的成绩有所提高.本文对其原因做出了分析和阐述,并在此基础上提出了对未来教学的建议.

摘要： 应用面向对象的方法,将人工智能中的推理策略进行对象化,提出了统一的推理策略模型,目的是提高推理策略的应用范围和代码的重用性,降低推理策略维护的复杂度.此外在推理过程中加入操作阈值的概念和策略搜索的思想,对推理步数进行控制,对缓解时间复杂度和真值解精确度的矛盾问题上做了一些尝试.

摘要： 简要介绍了专家系统的基本理论,构建了卫星地面快速故障诊断专家系统,介绍了在Visual C++6.0开发平台下 专家系统的设计思想、总体结构与实现方法,详细阐述了知识表示方法和推理策略,实现了卫星各分系统的故障诊断。

摘要： 文中介绍了航摄相机维护与故障诊断专家系统的开发与设计思路.在故障树分析的基础上,用户通过人机界面提供故障征兆,专家系统利用知识库中存储的知识(包括规则和故障知识),按一定的推理策略逐步求解问题,推理结果再通过人机界面显示给用户.用户可通过人机界面对诊断知识库进行完善和更新.采用Visual Basic 9.0来开发设计该系统.

摘要： 多跨门式刚架设计专家系统采用黑板结构模型,由用户界面、动态数据库、知识库和推理机四部分构成.把模拟退火算法应用于推理策略中,采用经典的生成——验证推理方法.计算结果表明,本专家系统达到了优化设计的目的.

摘要： 由于电器设计所涉及的领域知识数量庞大、种类繁多,单一的知识表示方法难以进行充分描述,因此本系统将规则、框架、过程三种知识表示形式混合起来使用,建立了具有多种知识表达形式的、基于元知识控制之下、由多层框架管理的大型知识库,并采用相应的推理策略,最终完成电器新产品的设计,实现了这一过程的智能化.

摘要： 推理作为人工智能领域中的一个重要课题，是人类求解问题的主要思维方法，人们在处理问题在人工智能领域中进行推理机设计时，往往根据问题及所处环境不同，考虑不同的推理策略以提高其效果或效率。三种基本的推理策略有：正向推理、反向推量及双向推理。人工神经网络是将信息的处理由神经元之间的相互作用来实现的一类网络，其中双向联想记忆(BAM)神经网络是一类具有双向稳定性的反馈系统，具有简单、可靠、易于实现的特点。将双向联想记忆(BAM)神经网络模型用于推理是人工智能领域中进行推理机设计的一种途径。该文分析了BAM网络用于推理，尤其是双向推理的理论依据上，研究了BAM网络在不同推理策略下的运行方法，通过实例说明了该方法的运作方式，最后就存在的网络容量等问题进行了讨论，指出了进一步研究的方向。

摘要： 针对传统的专家系统存在的问题,提出一种基于动态自适应神经网络的专家系统模型,将专家系统变换成神经网络,利用BP神经网络的分布式存储知识、高速并行处理、自学习、高容错性和自适应性等特点进行推理、解释,弥补了传统专家系统存在的不足,并为AI领域提供了一种很有前途的研究方法.

摘要： 针对传统的专家系统存在的问题,提出一种基于动态自适应神经网络的专家系统模型,将专家系统变换成神经网络,利用BP神经网络的分布式存储知识、高速并行处理、自学习、高容错性和自适应性等特点进行推理、解释,弥补了传统专家系统存在的不足,并为AI领域提供了一种很有前途的研究方法.

摘要： 针对传统的专家系统存在的问题,提出一种基于动态自适应神经网络的专家系统模型,将专家系统变换成神经网络,利用BP神经网络的分布式存储知识、高速并行处理、自学习、高容错性和自适应性等特点进行推理、解释,弥补了传统专家系统存在的不足,并为AI领域提供了一种很有前途的研究方法.

摘要： 针对传统的专家系统存在的问题,提出一种基于动态自适应神经网络的专家系统模型,将专家系统变换成神经网络,利用BP神经网络的分布式存储知识、高速并行处理、自学习、高容错性和自适应性等特点进行推理、解释,弥补了传统专家系统存在的不足,并为AI领域提供了一种很有前途的研究方法.

摘要： 一种使用正向推理链执行基于上下文模型的策略的方法，其中，该策略具有条件部分和动作部分，该方法包括：将包括多个策略的策略集合应用于实例化上下文模型，该实例化上下文模型包括一组相互引用的XML格式的实例文档；判断该实例化上下文模型是否需要更新；如果需要更新，则执行更新操作；根据更新后的实例文档和原实例化上下文模型，重新生成新的实例化上下文模型；将策略集合应用于该新的实例化上下文模型。本发明能够提供基于上下文模型的正向推理链，并具有更强的策略/规则推理能力，能够将不同的策略彼此关联以进行基于上下文模型的策略推理、模型自更新和多策略触发，从而提高系统的自愈合和自发展能力。本发明还提供了相应的策略引擎。

摘要： 一种使用正向推理链执行基于上下文模型的策略的方法，其中，该策略具有条件部分和动作部分，该方法包括：将包括多个策略的策略集合应用于实例化上下文模型，该实例化上下文模型包括一组相互引用的XML格式的实例文档；判断该实例化上下文模型是否需要更新；如果需要更新，则执行更新操作；根据更新后的实例文档和原实例化上下文模型，重新生成新的实例化上下文模型；将策略集合应用于该新的实例化上下文模型。本发明能够提供基于上下文模型的正向推理链，并具有更强的策略/规则推理能力，能够将不同的策略彼此关联以进行基于上下文模型的策略推理、模型自更新和多策略触发，从而提高系统的自愈合和自发展能力。本发明还提供了相应的策略引擎。

摘要： 本发明公开了一种基于规则推理与GRU神经网络推理的混合推理方法，包括步骤：生成知识图谱并给定的问题查询q，利用GRU网络生成逻辑规则；基于生成的逻辑规则，构建马尔可夫逻辑网络进行知识图谱推理，对逻辑规则进行价值打分；将生成的高质量逻辑规则给到GRU网络用于优化网络参数；利用价值函数计算推理结果的得分并输出可能的结果，量化表示推理结果的可信度。本发明通过对价值函数的设计，结合规则推理和GRU神经网络推理，能够快速有效地找到知识推理的结果，并计算推理结果的可信度。

摘要： 推理装置(10)具有图结合部(14)，该图结合部(14)使用从知识库(11a)提供的知识信息以及从规则数据库(12a)提供的推理规则，以前向链方式结合动态变化的外部信息中的属于彼此不同的域的信息即图，由此生成统合图，其中，所述知识信息包含与人的状态有关的信息和与人的行动有关的信息。

摘要： 范围判定部(412)将对输入数据加密而成的输入密文C

摘要： 本发明提供一种基于情景驱动推理引擎，其包括：方法库模块、推理模块、执行器模块、情景驱动器模块、本地情景库模块以及情景管理器模块。根据本发明的另一个方面，还提供一种基于情景驱动的推理控制方法，其特征在于，包括如下步骤：a. 通过传感器获取情景信息；b. 使用情景驱动推理引擎对情景信息进行推理；以及h.输出情景推理结果。还提供一种基于情景驱动的推理器。传统的推理引擎中是以目标为驱动进行推理，在情景驱动的推理引擎，是以情景驱动的推理模型，情景驱动推理引擎相比传统的推理引擎具有更好的实时性，能满足对时空频变支持的需求。

摘要： 本发明属于产品精密测量与计算机应用领域，涉及一种智能化的三坐标测量机(Coordinate Measuring Machine,CMM)几何误差测量策略智能推理方法，可用于CMM设备中进行零件误差测量，并为智能测量提供指导。通过以下步骤实现，步骤1：在三维模型中获取标注信息，构建本体模型；步骤2：智能推理出需要测量的要素；步骤3：给出要素的测量策略；步骤4：构建测量策略的推理规则；步骤5：使用Java语言开发测量策略的智能推理程序，用于自动生成测量策略。

摘要： 本发明提出了一种基于解耦合学习策略的小样本知识推理方法，基于小样本知识推理模型实现综合推理特征提取、候选实体成立概率计算和最佳候选实体预测，其中综合推理特征提取基于头实体的嵌入向量和关系嵌入向量提取头实体的综合推理特征，包括嵌入特征和小样本特征；候选实体成立概率计算将头实体的嵌入特征和小样本特征输入推理得分器，计算候选实体在嵌入特征和小样本特征下成立的概率；最佳候选实体预测结合渐进学习因子和候选实体在嵌入特征和小样本特征下成立的概率，计算候选实体推理成立的综合概率，确定综合概率值最高的候选实体为最终推理结果。本发明为推理得分函数提供了综合性的推理信息，提高了小样本推理精度。

摘要： 本发明属于知识图谱技术领域，特别涉及一种基于智能体动态路径补全策略的知识推理方法及系统，通过提取目标知识图谱中的实体及实体间关系，并挖掘目标知识图谱中的规则及规则对应的置信度得分；构建强化学习智能体，根据当前实体状态和历史路径信息通过规则动态引导智能体进行知识图谱路径补全，并依据智能体命中目标实体时的命中奖励和智能体推理路径符合规则时的规则奖励来计算智能体总奖励，通过最大化智能体总奖励的期望值来训练智能体的策略网路；针对给定的待查询目标条件，利用训练后的智能体通过在知识图谱中进行路径推理来获取对应的知识推理结果。本发明通过动态路径补全策略对推理过程中最有可能的路径进行动态补全来得到完整的推理路径，解决稀疏知识图谱缺失路径所带来的推理截断问题。

摘要： 本发明涉及基于交易策略的金融情报推理分析方法、系统及存储介质，包括：输入金融情报文本信息、对金融情报进行文本预处理、然后进行金融情报的本体模型映射、将映射结果输入至情报推理规则引擎中、情报推理规则引擎根据交易策略，按照情报推理规则引擎的设置去检索金融情报知识库、根据检索结果和调用的交易策略，得出金融情报推理结论。本申请充分利用交易策略和知识推理的可满足性、分类化、实例化的特征，依据交易策略控制推理策略，利用形式化的知识进行机器思维和情报分析求解，实现了对金融情报的知识推理过程，结合情报推理规则引擎，可以快速的对金融情报进行推理和分析，从而实现了对金融情报的快速推理分析。