基于事例推理

摘要： 针对目前传统作用于水库洪水调度模式的应用缺陷,本文分析了CBR技术的基本原理、特点以及优势,并提出了应用实践的方法策略,其目的是为相关建设者提供一些理论依据.

摘要： CBR（Case-based reasoning）技术是弱理论强实践领域实现智能化的有效手段,但是,随着工业的飞速发展,工程领域的特征信息爆炸式增长使得当前CBR系统的关键构建环节例如事例的表达、事例库的构建等呈现出诸多局限。为了适应新的复杂工程领域发展需要,对若干关键环节进行了优化研究：在CBR系统事例的表达方面,利用GHSOM（Growing Hierarchical Self-Organizing Map）算法和粗糙集算法集成策略对事例庞大特征信息进行精简,为事例知识的准确、高效表达、存储和检索打下基础;利用GHSOM算法优化构建事例库,通过空间聚类建构多层次多粒度知识库体系,同时,当执行事例检索时,由GHSOM算法作为知识导引策略,将新任务导入相应子事例库,通过数值计算获取最佳事例。最后,以注塑模具设计为应用领域验证了本方案的效果。

摘要： 本文就探讨利用事例推理技术(CBR)对模具种类进行分类,建立模具工艺设计数据库和模具设计系统的问题.CBR技术的应用对模具设计的工艺设计提出了一种更快更新的方法,事例推理技术必将在本领域发挥越来越大的作用.

摘要： CBR (Case-based reasoning)技术是弱理论强实践领域实现智能化的有效手段,但是,随着工业的飞速发展,工程领域的特征信息爆炸式增长使得当前CBR系统的关键构建环节例如事例的表达、事例库的构建等呈现出诸多局限.为了适应新的复杂工程领域发展需要,对若干关键环节进行了优化研究:在CBR系统事例的表达方面,利用GHSOM(Growing Hierarchical Self-Organizing Map)算法和粗糙集算法集成策略对事例庞大特征信息进行精简,为事例知识的准确、高效表达、存储和检索打下基础;利用GHSOM算法优化构建事例库,通过空间聚类建构多层次多粒度知识库体系,同时,当执行事例检索时,由GHSOM算法作为知识导引策略,将新任务导入相应子事例库,通过数值计算获取最佳事例.最后,以注塑模具设计为应用领域验证了本方案的效果.

摘要： 针对用于基于事例推理(CBR)的描述逻辑不能表示和推理模糊语义知识的局限问题,将模糊描述逻辑F-SHIQ (D)引入CBR中,定义F-SHIQ (D)范式,据此表示包含模糊语义知识的CBR事例,提出同时考虑事例描述概念和隶属度相似性的事例相似性方法,并与现有基于描述逻辑的CBR进行对比.结果表明,在包含模糊语义信息的领域,基于F-SHIQ (D)的CBR能提升事例表示和事例相似性度量的准确性,有助于提高事例检索效率.

摘要： 浇注系统是注塑模具结构设计中的关键环节,是塑料熔体进入模具型腔的唯一通道。设计时不仅要考虑它与模具其他功能组成部分之间的协调匹配关系与结构优化,同时还需考虑塑料熔体的流动特性对流动通道的要求。以确保模具型腔的填充效果和最终塑件的成型质量。根据注塑模具设计的实际过程及浇注系统与模具其他功能结构的相互关系,应用智能化设计的技术方法,构建了浇注系统智能化设计的总体结构;采用基于规则(RBR)和基于事例推理(CBR)相结合的方法,以塑件的基本特征为索引,基于产生式知识表示方法,实现了浇注系统设计规则知识和实例知识的规则化表示。

摘要： 防洪预案是抗洪抢险的战略性文件,以往的抗洪经验是编制防洪预案的宝贵资源,如何高效地应用以往预案有针对性地生成新预案是决策者关心的焦点,文章基于混合推理的防洪预案生成系统解决了这个问题。仿真实验证明,该系统在生成防洪预案时具有快速、高效和针对性强等优势。

摘要： 快速地确定满足配光要求的自由曲面型前照灯的设计方案，是车身造型的要求。采用基于事例推理的方法，首先研究了面向对象的前照灯事例表达模型，然后根据最近邻事例检索方法，利用车灯包围盒和布置坐标系等预处理工具，建立了前照灯事例索引模型和匹配算法，提出了约束满足和尺寸驱动求解相结合的前照灯事例修改算法。应用实例表明，所提出的方法能在前照灯方案设计中引入工程设计要求，快速产生符合要求的设计方案，能够有效地克服工程要求与造型设计的冲突，减少设计过程的反复。%The styling design of auto-body requires a design scheme of its free form headlamp quickly that is satisfied with illumination and lighting requirements .According to the principle of case-based reasoning (CBR) methodology ,this paper firstly studied the object-oriented case rep-resentation models for the free form headlamp .Then ,a headlamp case index model and matching algorithms were established according to the nearest neighborhood method of case retrieval and applying some preprocessing tools ,such as the headlamp bounding box and the layout reference frame .By representing the design knowledge and constraints of free form headlamp ,this paper built an appropriate case matching algorithms to obtain a design scheme for free form headlamp and presented case adaptation strategies ,combining dimension-driven with constrain satisfaction , to modify case solution fitting with the current problem definition . The application example showed the feasibility and practicability of the present methods on solving the conflict between engineering requirements and styling design .As a result ,these methods may introduce design re-quirements into the conceptual design stage of free form headlamp and quickly achieve appropriate design scheme .

摘要： 基于描述逻辑的事例推理(CBR)是当前CBR研究的热点之一.首先介绍了CBR的起源,然后回顾了基于描述逻辑的CBR的发展历史,接着从4个方面:事例表示与组织、事例检索、事例修正和事例库维护综述了基于描述逻辑的CBR的研究工作,最后指出了基于描述逻辑的CBR目前存在的问题并相应地提出了未来的研究方向.

摘要： CBR(基于事例推理)是人工智能领域的一个分支,它克服了知识获取的瓶颈问题,事例修正是CBR的关键步骤.以ALC为代表的描述逻辑已被充分应用到CBR中,但目前在基于描述逻辑的CBR中还没有比较有效的算法来判断检索到的相似事例是否需要修正和如何进行修正.ALCQ(D)是在ALC的基础上引入定性数量约束Q和有型域D得到的.提出的算法用ALCQ(D)概念来描述CBR源事例和目标事例,先假定检索到的相似事例能够解决目标问题,即假定目标事例和相似事例同时满足知识库,但这样可能会与知识库产生冲突;接着使用冲突检测机制来查找相似事例概念描述中导致冲突的概念;最后使用概念替换规则在TBox本体库中检索该概念的最相似概念去替换它自己.研究表明,该算法具有界限性、可靠性和完备性.通过一个实例对其进行检验,结果表明,该算法可以准确修正检索到的相似事例,解决目标问题.

摘要： 网络出现故障时,对故障的正确定位是网络故障管理的难点之一.事件关联技术是故障定位的重要策略,在研究事件关联方法时,发现基于事例推理方法和基于模型推理方法在运用中具有优势互补性.本文利用两种方法的互补性设计了一个网络故障定位的系统模型,并给出了系统结构图以及系统主要部分的实现方法.该模型结合了两种方法的优点,弥补了单一方法运用上的局限性,在对故障进行识别定位中表现出了准确高效.

摘要： 预报高炉炉况对于保证高炉高产顺行具有重要意义。该文根据高炉专家系统目前所面临的问题，立足中国高炉生产实践，在分布式动态环境下，采用神经网络（ＮＮ）、时差方法（ＴＤ）、基于事例推理（ＣＢＲ）等多种人工智能方法的理论和方法解决高炉炉况预报的问题。

摘要： 该文以电力系统的故障诊断的背景，提出一个多级混合推理的设备故障诊断模型，着重介绍了基于事例推理的作用和方法，突出了设备结构在事例组织和检索中的作用，定义了事例检索中四种事例匹配情况，并给出一事例检索算法。

摘要： 本发明公开了一种基于Mamdani模糊推理方法及推理系统，推理方法包括：对模糊推理系统中的每个语义变量进行有效区域扫描；在有效区域内，将隶属度函数进行离散化处理，获取离散化隶属度函数；利用离散化隶属度函数进行规则后件的计算；将每条规则的截断值结合规则后件离散化隶属度函数生成新的离散序列；合并所有规则的截断后离散序列，按照析取范式计算，得到离散序列；进行形心计算。推理系统包括扫描模块、离散模块、模糊模块以及反模糊模块。本发明提供的基于Mamdani模糊推理方法及推理系统极大地提升了Mandani模糊推理速度。

摘要： 本发明公开了基于模糊推理的专家经验推理系统，包括症状获取模块，用于获取用户的症状信息，所述症状信息包括症状的名称及症状的严重程度信息；模糊化模块，用于对严重程度信息通过隶属函数进行模糊化；专家经验规则库，用于存储多条专家规则，规则为某一疾病和该疾病的所有症状及症状的严重程度；模糊推理模块：用于根据模糊化后的症状信息以及专家经验规则库内的规则，利用模糊推理计算出用户的症状信息所对应的疾病信息。本发明还公开了一种基于模糊推理的专家经验推理方法，解决了现有手段疾病判断准确率低，分诊效率低下的问题。

摘要： 本发明公开了一种基于混合推理的自然环境效应知识推理方法，借助这个方法能够对结构化的显性知识(如本体模型)进行隐性知识挖掘，使自然环境效应与可靠性设计分析形成动态联系，使得自然环境效应相关知识能够在实际的可靠性设计分析工作中得到应用。步骤如下：1构建自然环境效应知识的案例推理。包括，基于特征向量的案例库构建以及基于属性相似性测度的案例推理方法。2构建自然环境效应知识的规则推理。3设计自然环境效应知识的混合推理规则。

摘要： 本发明提供一种基于三阶层论法律推理命题表示方法、法律事件推理方法和电子设备，其中，方法包括：获取预设法律事件图谱；基于所述法律事件图谱中知识类型利用与所述知识类型对应的推理表示框架对所述法律事件图谱进行法律命题表示；利用三阶层论将所述法律命题进行概率化表示。由于预测的路径是基于法律三阶层论推理生成，该预测能够有充分的解释性，例如可以解释清楚要件合法性命题成立的情况以及支持它的概率大小，进而提供为法律决策提供预测和证据支撑。

摘要： 为了蓄积在质和量两方面都提高的设备的维护信息，本发明的维护作业事例收集装置(1)具有：存储部(13)，其具备维护作业事例数据库(21)，该维护作业事例数据库(21)将从设备经由传感器获取到的运转信息、和针对该运转信息而采取的对策即维护信息相互关联对应地进行存储；以及控制部(11)，其新受理运转信息的输入，新受理维护信息的输入，以新受理的维护信息作为检索关键字，来检索维护作业事例数据库(21)，并获取符合的运转信息，对新受理的运转信息和获取到的运转信息进行比较，判断新受理的运转信息是否按照满足规定的基准的程度接近于获取到的运转信息，在判断为不接近的情况下，请求再次输入新受理的维护信息。

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： 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： 本发明提供一种基于案例推理和模型推理的激光切割工艺参数优化方法，该方法在输入当前切割任务后，先利用案例推理模块判断当前切割任务是否存在现有工艺参数案例库中，如不存在，根据现有工艺参数案例库和当前切割任务，利用模型推理模块预测出与当前切割任务相匹配的工艺参数；最后根据实际切割情况微调所得工艺参数，并将满足切割效果的工艺参数新增至现有工艺参数案例库中。其效果是：该方法可以基于生成对抗网络对激光切割工艺参数的小样本数据进行扩充，然后再利用扩充后的样本数据训练预测模型，使得模型推理具有更好的准确性和泛化性，从而更加精确快速的确定工艺参数，减少切割实验的次数及成本。

摘要： 本发明涉及数据处理技术领域，公开了一种基于知识图谱推理算法的数据推理方法、装置及存储介质，所述方法包括：根据当前病历诊断报告得到病历报告书写习惯和诊断特征数据；根据NLP自然语言规则通过目标语言转换策略对诊断特征数据进行规范化处理；根据目标知识图谱通过目标阶数张量分解模型对标准特征数据进行推理；根据病历报告书写习惯通过标准关联数据和标准补充数据对当前病历诊断报告进行完善，并将目标高质量医疗数据进行推送；通过上述方式，根据目标知识图谱通过目标阶数张量分解模型推理出关联数据和标准补充数据，然后基于病历报告书写习惯得到高质量医疗数据，从而能够有效提高医疗数据的质量和准确性，进而提高用户的工作效率。

摘要： 本发明公开了一种基于事例推理的光伏电站短期出力预测方法，包括：利用历史光伏出力预测事例建立事例库；对当前光伏出力待预测事例进行检索，找出事例库中与当前光伏出力待预测事例最相似的历史光伏出力预测事例；根据最相似的历史光伏出力预测事例与当前光伏出力待预测事例的特征差异对光伏出力待预测事例进行修正，得到当前光伏出力待预测事例的预测方案；判断当前光伏出力待预测事例的预测方案是否满足要求，否则回到检索步骤。提高了预测精度和预测效率，具有较强的实用性。