Z+智能平台的设计与实现

摘要

Z+智能平台是用来表达、积累知识，并利用这些知识对软件系统进行智能支持的平台。通过抽象知识组成知识库，可以结合各种先进智能手段对现有的系统提供软件智能化支持。另外，Z+智能平台实现了开发平台和运行平台的统一，可以支持在其上实现的智能系统的运行。随着海量数据、实时数据、不规则数据在应用中越来越频繁的出现，Z+智能平台的前景也愈见广泛。 Z+智能平台由平台内核，集成开发环境和推理机等用户扩展元构成。其中内核包括了核心元实现，元网标准库及Knonit2文件的编译器，元网构造器等。相对于以前的Knonit系统，Knonit2语言的语法，编译器，规则推理机是在以往的基础上加以改进，而平台内核，集成开发环境和规则推理机是全新设计并实现。 Z+智能平台具有易用和可扩充性强的特点，Knonit语言表达各类知识的能力和元的扩充机制都反映了这一点。而集成开发环境则强调了过程的集成和数据的集成，在开发和使用上都带来很大便利。而推理机则是Z+智能平台的扩展，已在实际项目中得以成功运用。Z+智能平台的推理机混合了多种智能技术，提供了包括规则推理，框架推理，案例推理，模型方法，数据挖掘等的混合支持。 作为Z+智能平台的内建语言，Knonit2语言在Z+智能平台中占据重要的位置。在介绍Knonit2语言和Z+智能平台的关系之后，首先介绍Knonit语言的编译器实现，然后讲述将Knonit2中间文件构造并使其持久化在面向对象数据库ONET 中的过程，除此之外，还介绍用Knonit2语言描述知识库的一般准则，并且如何用Knonit2语言来描述求解经典问题，来说明使用Z+智能平台构建知识库的基本方法。 最后，介绍了Z+智能平台在实际项目中的应用，包括船舶虚拟测试验证系统规则验证模块和印染智能优化决策系统，来说明在需要专家系统支持时Z+智能平台所具有的优势以及如何给用户带来了便利和有力的智能支持。

目录

文摘

英文文摘

论文说明：图目录、表目录

第1章绪论

1.1研究背景

1.1.1 知识库概述

1.2主要研究内容

1.3论文组织结构

第2章研究基础：Knonit系统设计和实现

2.1原Knonit系统概述

2.2广义知识元

2.3广义推理

2.4动态绑定元的操作

2.5底层数据库支持

2.6 Knonit系统的不足

2.7本章小结

第3章Z+智能平台的系统设计与内核实现

3.1前言

3.1.1 Z+智能平台的目的与待实现功能

3.1.2 Z+智能平台的系统结构

3.1.3 Z+智能平台内核概述

3.2核心元的设计

3.3元的触发和扩充机制

3.4元网标准库

3.5 Knonit2语言的设计和实现

3.5.1 定义Knonit2语言的语法

3.5.2 Knonit2编译器的词法分析

3.5.3 全局量和一些函数接口

3.5.4 Yacc匹配规则

3.5.5 元网的构造，删除和触发

3.6本章小结

第4章Z+智能平台集成开发环境的设计与实现

4.1实现Z+智能平台集成开发环境的意义

4.2集成开发环境的功能列表

4.2.1 元网开发和执行流程的所有环节

4.2.2 元网注册和管理功能

4.3集成开发环境用户交互设计

4.3.1 环境采用的界面库

4.3.2 针对元网的多个视图

4.4集成开发环境和内核的集成

4.5集成开发环境的数据集成

4.6本章小结

第5章Z+智能平台推理机的设计与实现

5.1概述

5.2智能决策的基本方式

5.3规则推理机元的实现

5.3.1 规则推理机的元网组织形式

5.3.2 规则推理机的触发逻辑

5.3.3 关于规则链的优化措施

5.4案例推理机元的实现

5.4.1 案例推理机的元网组织形式

5.4.2 案例推理机的触发逻辑

5.5发展方向-数据挖掘模块

5.5.1 主要算法

5.6综合推理构思

5.7本章小结

第6章Knonit2程序设计思想和知识库表达

6.1概述

6.2 Knonit2程序设计的一般准则

6.3细菌繁殖规则推理机

6.4“猴子取香蕉”规则推理机

6.5本章小结

第7章Z+智能平台在实际项目中的应用

7.1船舶虚拟测试验证系统规则验证模块

7.1.1 为什么要在船舶测试验证中使用专家系统

7.1.2 船舶测试验证中框架规则的表示

7.1.3 非精确描述的规则的处理

7.2印染智能优化决策系统

7.2.1 为什么要在印染智能优化决策系统中使用Z+智能平台

7.2.2 Z+智能平台在项目中的应用方式

7.3本章小结

第8章总结和展望

8.1对现有Z+智能平台体系的总结

8.2对Z+智能平台发展的设想

参考文献

附录1“细菌繁殖”推理机Knonit2程序

附录2“猴子摘香蕉”推理机Knonit2程序

致谢