【摘 要】
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在智能决策系统(IDSS)获取知识的推理体系中,案例推理和规则推理有着各自的优点,而混合两者的集成推理可以克服两者的缺点,提高系统的效率和综合推理能力.但是集成推理系统缺
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在智能决策系统(IDSS)获取知识的推理体系中,案例推理和规则推理有着各自的优点,而混合两者的集成推理可以克服两者的缺点,提高系统的效率和综合推理能力.但是集成推理系统缺乏通用性,延长了开发周期,且不利于规则库和案例库的重用.一种可扩充的集成推理框架为了解决上面的问题而被提出,该框架利用智能决策支持语言Knonit的组件性,对不同的集成方式可方便地扩充相应的集成推理方案,从而快速地搭建IDSS应用;同时规则和案例是作为Knonit广义知识元存在,可以在集成推理框架中复用,另一方面,Knonit的动态特性和
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