混合推理

摘要： 为满足不同客户对起重机的个性化需求,提高设计效率,提出了一种桥式起重机起升机构快速设计的方法。根据起升机构的功能和特点,进行模块划分与参数化设计。基于知识重用理论,讨论了起升机构设计知识的特点和表达方式,提出基于实例推理(CBR)与规则推理(RBR)相结合的混合推理技术实现起升机构的设计知识重用。利用Visual Basic 6.0对SolidWorks进行二次开发,以Microsoft SQL Server为数据管理平台,开发了基于知识重用的桥式起重机起升机构快速设计系统,为起重机等产品的设计提供一种方法。

摘要： 包含专家经验知识的知识库对复杂测井解释评价有着重要作用,但测井解释知识库普遍存在自动调用准确度不高的问题.因此将KNN算法(K邻近法)与Fisher判别法相结合,提出了一种基于KNN-Fisher算法的测井解释知识库构建方法.该方法利用地区经验模型及专家经验参数等研究成果建立知识库,通过混合推理查找知识,对唯一确定的知识直接调用.如果存在多条知识,则利用KNN-Fisher判别法调用知识.方法具体流程如下:首先通过Fisher判别法建立知识模型,然后将需要调用知识的层组测井资料导入模型,再通过引入权重系数并利用质心点约束的K邻近法对知识进行判别调用,最终实现知识的自动调用.将该方法应用于南海西部海域油气田测井解释评价,结果表明,利用该方法自动获取到的知识与所在地层条件吻合,该方法可有效克服混合推理和KNN算法存在的不足,实现测井解释知识库的准确调用.

摘要： 针对传统的设计方法存在设计效率低下、产品开发周期长以及工程设计人员工作强度大等问题,通过对汽轮机叶片夹具设计特征的研究,提出了一种基于规则和实例混合推理的夹具自顶向下设计方法.首先,建立了叶片夹具的系列化和参数化零件,对各零件进行装配约束和参数关联,构建了夹具实例库;依据Top-Down设计思想,基于夹具实例编码系统,提出了对首要因素加权平均的相似度计算方法,检索并重用相似夹具实例;根据具体叶片以及强度、刚度等需要对其进行了修改,根据U103夹具的功能信息,检索得到了符合要求的夹具;最后,根据叶片以及强度、刚度等对夹具进行了有限的人工干预,生成了自顶向下驱动符合叶片U103夹具功能要求的新夹具.研究结果表明:基于混合推理的汽轮机叶片夹具自顶向下设计可显著提高夹具的设计效率,简化其工作复杂程度.

摘要： 在保证产品质量的前提下,为降低产品设计成本,减少设计者的重复性劳动,缩短产品的研发周期,提高设计效率,将基于混合推理的变型设计应用到龙门机械手中,对以往设计知识进行重用、修改和推理,设计出符合客户需求的产品.在对龙门机械手结构及特点进行研究的基础上,利用基于模块化的方法建立知识库;龙门机械手采用基于实例推理(CBR)和基于规则推理(RBR)相结合的混合推理变型设计,弥补单独选用RBR推理或者CBR推理存在明显的不足,实现了龙门机械手的变型设计.

摘要： 为提高海上作战筹划和指挥能力,以训练数据为基础,基于CPN建模和K2算法,形成了案例推理和贝叶斯推理相结合的混合推理策略,并提出了基于混合推理的海上作战任务与作战资源匹配分析方法和实施步骤,最后给出应用实例.提出的方法操作简单,通用性强,为海上作战中资源使用分析提供了一种新的思路和方法.%To improve the combat plan and command capability for maritime combat,by using the training data and combining the colored petri net (CPN) model and K2 algorithm,a hybrid reasoning based on case-based reasoning(CBR) and Bayesian reasoning is proposed,and the matching analysis of combat task and resources for maritime combat based on hybrid reasoning is established.An example of application is given.The matching analysis method has the characteristics of simple operation and strong commonality,which is a new thought and a new method on operational resources for maritime combat.

摘要： 高血压是常见的慢性疾病,是心血管疾病的重要危险因素,但目前为止,尚未研制出根治高血压的特效药物,具有一次得病,终身服药的特点.对于不同的人群,合理地选择降压药对于治疗高血压有重要意义.本文针对高血压疾病治疗率低的问题,运用混合推理算法进行药物推荐,通过使用案例推理算法从案例库得到相似案例,进而用贝叶斯推理算法得到相应的药物,并分别与案例推理和贝叶斯推理算法所得到的结果比较,实验表明,该混合推理算法在一定程度上提高了药物推荐的准确率.

摘要： 高血压是常见的慢性疾病,是心血管疾病的重要危险因素,但目前为止,尚未研制出根治高血压的特效药物,具有一次得病,终身服药的特点。对于不同的人群,合理地选择降压药对于治疗高血压有重要意义。本文针对高血压疾病治疗率低的问题,运用混合推理算法进行药物推荐,通过使用案例推理算法从案例库得到相似案例,进而用贝叶斯推理算法得到相应的药物,并分别与案例推理和贝叶斯推理算法所得到的结果比较,实验表明,该混合推理算法在一定程度上提高了药物推荐的准确率。

摘要： With the urgent demand for the construction of cutting database and accumulating basic process data in micro-milling technology,a micro-milling process database system based on C/S mode is designed and developed.A system model of micro-milling process is first built,and then the structure and overall function of database system is designed based on the model.Besides,the realization of hybrid reasoning technology and cutting parameters optimization in the system is detailed introduced.Tthe system can provide good data support for micro-milling technology.%针对微细铣削技术对构建切削数据库,累积基础工艺数据的迫切需求,设计开发了基于C/S模式的微细铣削工艺数据库系统.首先对微细铣削工艺系统进行建模并依此模型进行数据库的结构设计以及系统的总体功能设计,然后详细介绍了系统中混合推理以及切削参数优化的具体实现.数据库可为微细铣削技术提供较好的数据支持.

摘要： Many factors affect the energy consumption in the machining process, the workpiece structure de-sign stage and processing parameters of the process will affect the system energy consumption. In order to realize the energy consumption forecasting by using the parameters of the workpiece structure design stage, the final machining energy consumption is controlled by controlling the geometric characteristics of the work-piece , and the workpiece is divided into single geometrical features. Based on the analysis of the relation be-tween workpiece geometry and machining energy consumption, a method for predicting the energy consump-tion of workpiece based on geometric features is proposed. A machining energy consumption model based on geometrical features is established. A feature table of workpiece feature information is constructed. A meth-od for predicting machining energy consumption through historical energy consumption data is presented. A mixed reasoning based on case-based reasoning and rule-based reasoning is applied to retrieve the energy consumption of geometric feature processing, and the historical energy consumption is corrected by exponen-tial smoothing method. Finally, the effectiveness of the proposed method is verified by an example of ma-chining energy consumption prediction of a spindle.%机械加工过程中影响能耗的因素很多,工件结构设计阶段和加工工艺阶段的参数等都会影响能耗.为了利用工件结构设计阶段参数实现能耗预测,通过控制工件的几何特征来控制最终的加工能耗,将工件拆分为单个几何特征,在分析工件几何特征与加工能耗关系的基础上,提出了一种基于几何特征的工件加工能耗预测方法.建立了基于几何特征的工件加工能耗模型;构建了几何特征属性信息的特征表;提出了通过历史能耗数据预测加工能耗的方法:以实例推理为主、规则推理为辅的混合推理技术进行几何特征加工能耗的匹配检索,并采用指数平滑法修正历史能耗.最后以某主轴的加工能耗预测为例验证了该方法的有效性.

摘要： 本文采用了基于规则与实例混合推理的推理方法，进行了网架结构选型专家系统的设计。其中，基于实例的推理中运用了模糊数学中的贴近度的概念，从而能够从实例数据库中选出一种最为相似的工程实例进行参考：基于规则的推理采用的是比较传统的产生式规则。本文通过两种方法的混合推理，最终从规程中列出的13种网架形式中做出选择。

摘要： 基于规则和实例两种推理方式各有优劣,如果将两者结合起来,不仅可以提高专家系统对领域知识的包含程度和利用能力,还可以提高专家系统的推理速度和效率,提高系统的学习能力.本文在分析了起重机液压系统的结构和功能的基础上,建立了一个基于规则和实例混合推理的故障诊断专家系统,对系统的结构、知识表示、混合推理机制等进行了阐述.

摘要： 基于事例推理是近年来兴起的一种人工智能推理方法.它根据实例库中的基础实例类比求解新问题的靶案例,可以较好地克服基于规则推理存在的不足.本文针对一类基于PDA事例推理问题,结合基于规则推理两者的优点,提出了基于事例和规则的混合推理方法.

摘要： 针对冲压级进模智能工步排样进行了研究，规范了排样设计流程，提出了基于配置的复杂冲压件和冲压工序的知识表示方法;采用混合推理方法来实现了冲压零件到冲压工序的转换;以刃口干涉模型基础，辅以规则推理和压力计算的方法完成冲压工序的自动排布，实现工步排样的智能设计，根据提出的方法，基于Solidworks图形平台，建立了冲压级进模智能工步排样设计系统，具体设计实例表明所建立的系统大大提高了设计的质量和效率。

摘要： 本文在分析鸡群发病特点基础上,通过对领域专家在鸡病诊断过程中思维的分析、抽象和模拟,建立了基于模糊理论的模拟专家思维的混合推理模型和推理策略,该方法适合鸡病诊断计算机推理的需求,并较好地解决了推理过程中的冲突消解问题.

摘要： 本文在各种诊断方法研究的基础上,结合诊断对象的各种知识,构造基于知识的分层混合推理诊断模型,给出模型中面向对象的知识表示方法及混合推理机制.该模型能有效的利用诊断信息,在理论和方法上为诊断系统的开发提供了有益的参考.

摘要： 一种混合量子经典(HQC)计算机利用可用量子相干性来最大程度地增强对嘈杂量子设备采样的能力，从而与VQE相比减少测量次数和运行时间。所述HQC计算机从量子计量学、相位估计和最近的“阿尔法‑VQE”提议中汲取灵感，得出了对误差具有鲁棒性且不需要辅助量子位的一般公式。所述HQC计算机使用“工程化似然函数”(ELF)进行贝叶斯推理。因为物理硬件从嘈杂的中等规模量子计算机的状态过渡到量子误差校正计算机的状态，所述ELF形式增强采样方面的量子优势。此技术加速了许多量子算法的中心部分，其应用包括化学、材料、金融等。

摘要： 提供了用于提供多步骤识别过程的系统和方法，该多步骤识别过程使用混合边缘/服务器基础设施生成机器学习推断。一种示例方法包括获得包括一个或多个用户的环境的传感器数据。该方法包括选择传感器数据的与一个或多个用户相关联的至少一部分。该方法包括使用一个或多个机器学习模型生成传感器数据的选定部分的表示一个或多个用户的面部的中间表示。该方法包括将中间表示和对基于该中间表示的用户识别的请求传输至远程计算系统，该远程计算系统被配置为使用中间表示和机器学习系统执行多步骤识别过程的额外步骤。该方法包括接收一个或多个用户的用户标识符。

摘要： 本发明公开基于全局推理的轻量化混合卷积模型的高光谱分类方法，属于信息处理技术领域，主要用于小样本数据的高光谱图像分类。所述基于全局推理的轻量化混合卷积模型包括一层二维卷积、一层三维卷积和一个全局推理模块；加入全局推理模块，通过对不同区域间的上下文关系推理有效提取高光谱图像的全局特征和深层特征信息，以代替深层三维卷积的特征提取，大大降低了模型的复杂度和计算成本。公开数据集中的测试结果表明，本发明的分类性能优于当前最好的分类方法，仅需少量训练样本，就可有效提取高光谱图像的空‑谱联合特征，解决了仅使用二维卷积造成的信道关系信息缺失的问题以及采用深层三维卷积造成的模型复杂度和计算成本大大增加的问题。

摘要： 本发明提供一种基于实例推理的人机混合增强飞机结构件设计方法，包括步骤：步骤一，根据结构件设计要求，设计人员明确设计目标零件的类型和其他的信息；步骤二，接收在步骤一输入的信息后，计算机在实例库中进行相似案例的推理匹配，根据实例推理的算法，输出相似度的值；步骤三，对计算机推理出的一定相似度的实例，从实例库中调出，如果直接满足需求，则直接使用，反之，则由设计人员根据需求进行变形设计，最终输出符合需求的零件，同时，将此零件加入实例库，为后续实例推理增加更多可以参考应用。本发明能减少设计人员的工作量，缩短设计周期。从实际检测中，相同工作量，本发明能够节约建模时间80％以上。

摘要： 本发明涉及一种基于推理图的混合交通流运动行为建模方法，包括：获取场景信息，将场景中的所有交通参与者表示为顶点，并用有向边表示各个交通参与者之间的交互关系，从而得到交互图；根据交互图，获取所有可能的交互情景；基于每一可能的交互情景，估计该交互情景中各个交通参与者的轨迹，并判断该轨迹是否符合预设的经过实证的决策准则，从而判断交互情景的合理性；依次判断交互情景构建步骤中获取的所有可能的交互情景的合理性，直至发现满足合理性的交互情景，将该交互情景对应的各个交通参与者的轨迹作为最终的执行轨迹。与现有技术相比，本发明可高逼真、高可信地生成智能汽车虚拟测试所需背景交通流。

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： 本发明公开了一种基于混合推理和中智群决策的慕课推荐方法及装置，包括：根据显式兴趣描述、专业匹配数据和历史行为数据进行离线状态推理，获得初始慕课资源列表；根据课程静态描述和历史评价数据进行在线状态推理，调整列表中慕课资源的优先顺序；获取学习者群体内每个用户的学习环境监测评估结果，计算慕课资源的服务质量评估值，以修正列表中慕课资源的兴趣度评估值；根据修正的兴趣度评估值从用户的列表中获取候选资源生成评估矩阵，输入改进的多准则决策算法后，根据算法输出生成面向学习者群体的最优慕课资源列表进行慕课资源推荐。本发明实现了线上学习背景和差异化学习环境下，学习者群体的个性化学习需求与多样化慕课资源间的精确匹配。

摘要： 本发明实施例提供一种基于知识图谱的混合推理方法、系统、设备及存储介质，该方法包括：获取针对需要实体识别的各种实体之间的知识图谱；根据所述知识图谱中已有节点和边的信息，制定符号推理规则，并对知识图谱中子图进行向量化表示，获取向量化后的子图，还引入外部图谱知识；搭建混合推理模型，其中，利用训练集中各种训练样本的符号推理规则、向量化后的子图和外部图谱知识对混合推理模型进行训练，获取训练后的混合推理模型；将待验证两个实体之间对实体关系输入训练后的混合推理模型，预测出该两个实体之间的关系。推理过程可以引入外部知识，不仅停留在静态推理的基础上，而是要通过不停的学习新的推理规则，动态的进行推理。