CBR关键技术研究进展

来源 :中国人工智能学会第十三届学术年会 | 被引量 : 0次 | 上传用户:bueryuyu33
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基于案例推理(CBR)是人工智能领域中一种重要的推理方法,其基本思想是利用以往的经验和知识,将已有问题的解决方法加以调整和修改,用于解决当前类似问题.近来,CBR研究又取得了新的进展并得到实际应用.本文通过重点阐述CBR中的两个关键技术 案例表示和相似检索算法,梳理和总结了CBR的研究进展,并列举了CBR在诊断、预测及设计三个领域的具体应用.最后,对CBR未来的研究进行了展望.
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基于一类非线性问题构建一种运算量少且易于编程实现的新型伸缩因子数学模型,通过分析其数学性质及二程实现情况证明添加该算法的控制模块的优越性.
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语义Web服务利(用)语义Web等技术为Web服务赋予语义,实现半自动/自动的Web服务发现和组合.针对现有方法对Agent与语义Web服务在服务监管和资源协同方面的不足,本文提出了面向语义Web服务的多主体环境,利用工作流技术管理和监控Agent与语义Web服务的业务活动,从而提高异构服务管理的灵活性.
BK和粒子滤波(PF)是动态概率模型两种重要的近似推理算法,BK算法有较高的计算效率但会引入较大的误差,PF可以近似任意分布但存在计算的高维问题.结合BK和PF的优点,提出多Agent动态影响图(MADIDs)的一种混合近似推理算法.根据概率图模型的可分解性,将MADIDs分解生成用于推理的原型联合树,混合近似推理算法在规模复杂度较小的团上执行PF推理以达到局部最佳估计,而在其他的团上执行BK推理