【摘 要】
:
智能规划(intelligent planning)在实际应用中所起的作用越来越重要,譬如,智能调度、医疗辅助等,在提高人们工作效率方面起了非常重要的作用。然而,智能规划的应用要求人工建立领域
论文部分内容阅读
智能规划(intelligent planning)在实际应用中所起的作用越来越重要,譬如,智能调度、医疗辅助等,在提高人们工作效率方面起了非常重要的作用。然而,智能规划的应用要求人工建立领域描述(domain description),包括谓词描述、动作模型描述等。这些“人工”的工作是非常耗时和困难的,它已经成为智能规划得到广泛应用的瓶颈。本文的研究试图在一定程度上解决这个瓶颈,即:研究建立出算法框架(algorithm frameworks),以自动建立领域描述作为目标,实现智能规划应用的“自动化”,减少人为的工作。与前人的工作相比,本文主要研究学习出表达能力更强的动作模型,譬如,具有量词(quantifier)、数值变量等的动作模型,进一步推动智能规划的应用。通过实验,我们说明了本文的算法框架是有效的。
本文试图将学习得到的动作模型应用于软件工程——软件需求获取,进一步推动软件工程的“自动化”。软件需求获取是软件开发过程的一个重要组成部分,是软件工程中耗费人力最多的一个环节。实现软件需求获取的“自动化”,将大大的减轻人为的工作。迄今为止,已经出现了很多需求获取方法,从最初的非形式化、半形式化方法,到目前的形式化方法。虽然目前的形式化方法能够很好的描述需求,但是这些方法要求软件人员足够“聪明”,能够利用形式化方法全面准确的描述需求。这对于软件人员来说是困难的。所以,本文将动作模型学习应用于软件需求获取过程,以减少人力开销。实验说明,将动作模型学习应用于软件工程是有效的。
其他文献
随着信息技术的发展,越来越多的图像和视频出现在人们的生活中和互联网上。如何有效的管理和组织这些多媒体数据成为一个亟待解决的问题。对多媒体内容进行分析与理解,进而对
随着吸烟人群的增加及环境污染的严重化,慢性阻塞性肺病(Chronic Obstructive Pulmonary Disease, COPD)的发病率越来越高,其早期诊断与治疗方法的研究受到越来越高的重视。
计算机是人类最伟大的科学技术发明之一,其应用已非常普遍,也使得计算机软件的应用也越来也广泛。软件作为信息的载体,包含了许多应用中的私密数据和重大的商业价值。为此,软件安
伴随着Internet的飞速发展,Web上出现了海量的信息资源,如何从这些浩如烟海的信息资源中寻找并获取有价值的信息和知识模式,已经成为信息处理领域的一个亟待解决的问题。本体
传感器技术、无线通信技术和嵌入式技术的进步推动了传感器网络的产生和快速发展。传感器网络作为一个全新的研究领域,向科技工作者提出了大量的挑战性研究课题,而数据管理作为
随着计算机软硬件的高速发展,使得计算机模拟仿真技术也得到了长足的进步。目前这种技术已经广泛应用于航空(海)、医学、电力工业、建筑业、军事等多个领域,尤其在虚拟制造方
蛋白质序列之间的远程同源检测和蛋白质相互作用预测是计算生物学中一个中心的问题。诸如支持向量机(support vector machine, SVM)一类的分类器方法是目前使用最广泛、也是最
近年来,机器翻译自动评价的研究一直是国内外机器翻译界的研究热点。翻译自动评价不仅能够快速的评价机器翻译的质量,研究者们还可以把翻译评价的结果作为反馈信息来调整其机
软件测试是保证软件质量和正确性的重要手段。随着人们对其重要性的认识越来越深刻,它在整个软件开发周期中所占的比重日益增大。其中,测试数据生成是软件测试的核心与关键,
随着视频监控系统智能化要求的提高,人们不再只满足于在视频中跟踪到特定的目标,而需进一步对目标表观和行为进行分析。视频中提取出的目标轮廓包含丰富的形态学信息,对于物