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基于产生式规则的机器推理
基于产生式规则的机器推理
人工智能
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2012-08-13
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它是根据串替换规则提出的一种计算模型。其中的每一条规则就叫一个产生式。也称产生式规则,简称规则。
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产生式系统的推理
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西工大人工智能上级实验,第二次产生式系统实验Java版程序
产生式系统推理实验
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有实验报告 有代码 有注释 亲
vs2010+C# 产生式推理机
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内含项目的源代码,实现简单的产生式推理机功能,适合初学人工智能推理章节者或要交人工智能课程设计者,内有该章节的ppt,并附上了该程序设计报告
基于机器学习规则推理的湿地识别研究.pdf
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基于机器学习规则推理的湿地识别研究 (1).pdf
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产生式系统(包含动物识别规则库,手机识别规则库以及产生式系统的python语言程序).zip
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基于产生式规则建立一个动物识别系统和手机识别系统,主要功能如下: (1)建造规则库,并基于该库进行识别推理; (2)对规则库进行增加、删除和修改操作。 压缩包包括动物识别规则库和手机识别规则库以及产生式系统的python语言程序,用户可根据自己需要导入不同的规则库进行识别,或者自己创建相似的规则库进行识别。
产生式规则的C语言例子(动物匹配)
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属于人工智能课上的一个小程序,很简单的演示了如何根据产生式推出相应结果,其中rule.txt中是产生式规则,fact.txt中是事实。相应的推导见源码
产生式系统正反向推理MFC实现和操作步骤
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产生式系统正反向推理MFC实现和操作步骤.rar 可直接运行 实验内容与要求 运用所学知识,设计包含 15 条规则的规则库,并编程实现一个简 单的产生式系统,实现反向推理。要求所开发的系统能识别老虎,金钱豹,斑马,长颈鹿,企鹅,鸵鸟等 6 种动物,并能通过反向推理得 到正确的动物识别结果 详情见博客:人工智能入门学习实验
学习知识图谱推理的符号逻辑规则(来自MILA-唐建)
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在这次演讲中,我将介绍我们在学习知识图推理逻辑规则方面的最新进展。逻辑规则在用于预测和推广到其他任务时提供了可解释,因此是学习的关键。现有的方法要么面临在大搜索空间中搜索的问题(如神经逻辑编程),要么由于稀疏奖励而无效优化(如基于强化学习的技术)。为了解决这些局限性,本文提出了一个称为RNNLogic的概率模型。
基于规则的动物识别系统C++源代码
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1. 根据动物识别系统的规则建立合理的数据结构或数据库来表示知识。 2. 利用所选开发语言来建立推理过程。 3. 利用控制台或者图形界面给出合理的交互接口,实现基本演示功能。 知识库由谓词演算事实和有关讨论主题的规则构成,综合库又称为上下文,用来暂时存储推理过程中的结论和数据。推理机是用规则进行推理的过程和行为,。知识采集系统是领域专家把相关领域的知识表示成一定的形式,并输入到知识库中。解释系统通
实现基于规则系统的表示与推理
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以动物识别系统为例,实现基于规则的系统表示与推理
**基于产生式规则的动物识别系统正反向混合推理(Python)**
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产生式系统 把一组领域相关的产生式(或称规则)放在一起,让它们互相配合、协同动作,一个产生式生成的结论一般可供另一个(或一些)产生式作为前提或前提的一部分来使用,以这种方式求得问题之解决,这样的一组产生式被称为产生式系统 产生式系统的构成 一组规则 每条规则分为左部(或称前提、前件)和右部(或称结论、动作、后件)。通常左部表示条件,核查左部条件是否得到满足一般采用匹配方第 3 页法,即查看数据基D
bp.zip_产生式推理_分布式计算_规则推理机
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逻辑性的思维是指根据逻辑规则进行推理的过程 它先将信息化成概念,并用符号表示,然后,根据符号运算按串行模式进行逻辑推理 这一过程可以写成串行的指令,让计算机执行。然而,直观性的思维是将分布式存储的信息综合起来,结果是忽然间产生想法或解决问题的办法。这种思维方式的根本之点在于以下两点:1.信息是通过神经元上的兴奋模式分布储在网络上 2.信息处理是通过神经元之间同时相互作用的动态过程来完成的。
基于QT图形化的产生式推理实验程序
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基于QT实现图形化的产生式推理,包括正向推理及反向推理。 源代码及编译后的程序都在压缩包中,使用qt4.8.6编译通过,在macos和windows上都可以编译。
基于规则的SoftMan系统推理机制研究
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为了使SoftMan系统具有灵活的实时自适应能力,一种扩展的ECA规则模型即提出了RSECAP。 在该规则模型中,引入了新的概念资源主体和SoftMan对象,分别描述了规则的触发对象和有效对象,并引入了后置条件来表达规则动作执行后的状态约束。 基于RSECAP模型,建立了基于规则的SoftMan正向推理机制,并讨论了规则冲突问题。 分别从动作约束和后置条件约束两个角度定义了规则冲突问题的形式化描述
基于正向推理机的AI
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基于正向推理机的智能动物识别系统(含源代码及设计文档)
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因此推理DoWhyPython实现
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2011年图灵奖获得者朱迪亚.珀尔DoWhy实现,实现者Shyamalschandra,实现语言Python。
简单的推理机程序C#
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简单的推理机程序实现火车票和汽车票的购买方案选择,有详细的Word说明文档。
基于产生式的专家识别系统-星座推理
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基于产生式系统的专家识别系统源码 具体实验内容根据自己兴趣设计并实现一个基于产生式系统的某领域的小型专家系统。 1.具体应用领域根据自己兴趣选择;具体系统名称自定;编程语言不限,使用自己擅长的语言。 2.确定推理方法,根据问题设计并实现一个简单的推理机(要求涉及:匹配、冲突消解)。 3.规则库要求至少包含15条规则;查询资料了解:知识规则如何存储,都有哪些可行方案和方法,选择、比较后确定适合自己
基于规则的前向链接推理JAVA实现
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一种基于规则推理的电熔镁炉智能控制系统 (2009年)
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