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规则推理

规则推理的相关文献在1989年到2022年内共计392篇,主要集中在自动化技术、计算机技术、机械、仪表工业、金属学与金属工艺 等领域,其中期刊论文313篇、会议论文39篇、专利文献15621篇;相关期刊205种,包括现代制造工程、火力与指挥控制、指挥控制与仿真等; 相关会议38种,包括第二十三届测试与故障诊断技术研讨会、2014年第三届全国现代制造集成技术学术会议、第八届全国仿真器学术年会等;规则推理的相关文献由1106位作者贡献,包括徐晓滨、侯平智、柴天佑等。

规则推理—发文量

期刊论文>

论文:313 占比:1.96%

会议论文>

论文:39 占比:0.24%

专利文献>

论文:15621 占比:97.80%

总计:15973篇

规则推理—发文趋势图

规则推理

-研究学者

  • 徐晓滨
  • 侯平智
  • 柴天佑
  • 黄大荣
  • 史慧
  • 徐晓健
  • 何玉林
  • 唐丽玉
  • 张斌
  • 文成林
  • 期刊论文
  • 会议论文
  • 专利文献

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作者

    • 杨望; 曾娟; 王玉梅
    • 摘要: 个性化的分析报告格式阻碍了不同来源恶意软件信息的自动关联分析,使得建立统一的恶意软件特征描述标准成为必要。目前,虽然恶意软件属性枚举和表征(Malware Attribute Enumeration and Characterization,MAEC)已提供了一种共享标准,但当下沙箱输出的分析报告中却普遍含有大量低级别实体数据而缺乏高层语义信息。因此,对前人工作进行了研究,基于MAEC构建本体进行恶意软件知识抽取,并结合语义网规则语言(Semantic Web Rule Language,SWRL)推理提取隐含的高级知识,收集了1 047个恶意样本的报告进行测试,发现平均可从每份报告中推理得到10条高层语义信息。
    • 柳炽伟; 徐光迎
    • 摘要: 文中设计了一种具备工程应用、培训、评价3种功能的故障诊断系统。系统可在互联网环境下应用,采用案例推理和规则推理机制生成诊断参考方案。案例采用多元式表示,通过最近邻算法进行案例检索;规则库采用多知识表示方法,通过故障树分析形成规则。该系统通过二叉数据结构进行人机交互,引导用户诊断故障;提供案例信息进行培训和生成考题,并对照生成的诊断参考方案进行评价,有效提高电动汽车故障诊断效率。
    • 王成飞; 董亚卓; 苏千叶; 张祥林
    • 摘要: 在海上模拟训练领域,战场仿真中兵力行为的逼真性、对抗性直接影响训练效果,兵力行为建模技术是海战仿真中的核心,随着深度强化学习在军用领域研究的逐步深入,采用规则推理与强化学习相结合的思路实现海上兵力行为建模是一条较为可行的技术途径,为构建模拟训练中智能对手提供了技术支撑。
    • 赵晋斌; 王凯; 李盼
    • 摘要: 目前,中国司法数据存在数据价值密度低,关联性差等问题。从大量的冗杂司法数据中进行文本分类的高效处理,快速提取出有效信息,不仅能够有效地节约法院诉讼服务的人力及空间资源,同时能够为公众随时提供简单、安全、智慧、高效的诉讼智能服务。因此,文中设计出一种基于规则推理和贝叶斯网络算法的多方证据关联分析方法,从海量司法数据中删除噪音数据,进而完成对关键信息的抽取与证据要素识别。根据数据中当事人的诉讼材料,形成结构化的证据要素,通过多方证据关联模型中证据链条实验结果与真实证据链条相似度计算结果抽取出多方证据要素的关联关系,有效实现可信证据链条的深度挖掘。
    • 汪成亮; 赵凯; 刘嘉敏
    • 摘要: 在现有的规则推理机制下,大量的传感器数据导致的过大规则匹配期间的实时特征计算量降低了推理实时性,同时边缘设备受限的内存资源难以应对如此庞大的数据量.为此,本文设计了数据预部署方案(Data Pre-De⁃ployment Scheme,DPDS).利用规则解析与预处理模块解析规则集得到的规则网络和轻量级特征表(Light-weight Char⁃acteristic Table,LCT),该方案无需进行实时特征计算,使推理效率和实时性得到显著提高,并大大降低了规则匹配期间的内存占用量.实验表明,即使在规则、数据规模很大的情况下,DPDS仍然具有较高的时间效率和空间效率.
    • 李明东; 辛政华; 姜飞; 崔琳; 张守震; 张海宁
    • 摘要: 为了解决经典算法预测中命中率不稳定、效率低等问题,提出基于网络社区划分的链路预测算法.首先,对网络社区的链路进行划分,优化预测算法,分析网络化分的具体形式,得出网络社区划分的方法步骤.其次,为了分析网络社区的特征对链路预测算法的影响,对社区相关性特性进行预测挖掘,并通过规则推理构建预测模型.最后,进行了基于网络社区划分的链路预测算法实验,验证算法的实际效果.
    • 唐杰阳; 唐凡; 杨东; 丁仁山; 石东明; 章逸舟; 孙国强
    • 摘要: 故障诊断技术是保证水电机组及相关设备安全可靠运行的关键。由于电站集控中心接入监控对象设备量越来越多,故障自主诊断成为重要研究问题。本文针对水电站运行特点,提出了一种结合深度学习和规则推理的计算机监控系统综合智能告警方法。首先,介绍监控数据的前期处理流程,并以卷积神经网络(Convolutional Neu⁃ral Network,CNN)为基础,构建基于深度学习的故障诊断模型;然后整合出几种较为宽泛的故障类型,利用历史样本训练CNN模型;最后结合基于专家经验的规则推理,完成对故障诊断结果的校核、细化及补充。算例结果表明,本文所提方法能够有效实现水电站故障自主诊断,为水电站智能化建设提供技术支撑。
    • 范秀琴; 喻洪流; 杨宇辉; 李素姣; 徐进; 白金柱; 陈世铮
    • 摘要: 目的:康复辅具适配可以有效帮助脊髓损伤(spinal cord injury,SCI)患者康复。现阶段,我国正面临着辅具适配服务人员总量不足,分布不均和基层工作人员专业能力不足等多重问题,因此,本研究提出了基于案例推理-规则推理混合推理的脊髓损伤患者智能辅具适配系统。方法:本研究基于临床的125例SCI病例信息,建立了SCI案例库,首先基于案例推理(case-based reasoning,CBR)通过K近邻(k-nearest neighbor,KNN)和相似度检测算法查找相关历史案例集的辅具适配组合,然后利用基于规则推理(rule-based reasoning,RBR)对辅具适配组合进行修正,最终输出适配的辅具组合。结果:本研究对25个SCI患者适配辅具来实现算法验证。结果显示:推荐移动类辅具、矫形器类辅具、个人生活自理类辅具和沟通和信息类辅助器具平均命中率分别为:83.66%、96%、85%和92%。平均召回率分别为:50.69%、62.67%、49.78%和24%。结论:本系统利用CBR方法提高了决策的效率,RBR提高了决策的针对性。通过运用在线辅具适配系统,有效缓解了康复辅具适配率低和康复人才全国性缺乏和区域性分配不均的问题,具有良好的应用前景。
    • 吴兴杰; 董磊; 王森; 陶九超; 黄东平
    • 摘要: 针对基于模型的产品研制模式对于工艺设计提出的关于数据重用、自动生成的新要求,结合当前繁重的工艺设计工作仍然过多依赖于人工和经验的现状,面向工程研制向智能化、知识化转化的需求,对智能化、快速化的工艺设计技术进行了研究.提出基于MBD数据元素自动提取与识别技术对零件特征进行编码,形成特征矩阵以进行相似度计算,以推荐相似零件工艺设计实例进行复用,并根据工艺规则实现工艺参数和工艺资源的推理与推荐.通过将历史工艺数据转化为型号研制工作所需的基础工艺知识以及工艺知识的集成应用提高工艺设计效率.
    • 汪成亮; 郑诚; 曾卓
    • 摘要: 基于软件定义智能层次化模型设计了一种睡眠动作识别系统,该系统可通过规则推理来应对智能环境中的各种变化因素.设计了一种时间队列实时提取动作特征来训练模型,提出了一种规则提取算法从该模型中提取系统所需规则.该系统基于这些规则可识别9种睡眠动作,每种动作的识别精确率均可达到96%以上,总识别准确率达到98.9%,且比其它系统适应性更强.实验结果表明,该系统通过更新规则可快速应对节点位置、节点数量和用户需求的变化.
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