论文部分内容阅读
本研究提出了基于领域知识的复杂决策问题形式化方法。该方法利用问题分类知识和问题结构知识明确问题的结构,通过树状知识表示方法将这一结构表达出来,从而实现问题的形式化。
基于领域知识的复杂决策问题形式化方法研究
【摘 要】
：
本研究提出了基于领域知识的复杂决策问题形式化方法。该方法利用问题分类知识和问题结构知识明确问题的结构,通过树状知识表示方法将这一结构表达出来,从而实现问题的形式化。
【机 构】
：
大连理工大学软件学院,辽宁大连 116023 上海同济大学电信学院,上海 200092
【出 处】
：
中国人工智能学会第12届全国学术年会
【发表日期】
：
2007年8期
其他文献
计算机游戏是计算机应用的一个热点领域。而人工智能技术则是被认为是计算机图形学在计算机游戏中发展到极致后极具潜在推动力的一个技术。传统认为游戏AI与学术AI有较大差别。但近来的发展表明,学术人工智能技术将为游戏产业的发展注入新的活力。本文从游戏设计元素出发,讨论它们与人工智能之间的关系。然后介绍游戏中相对成熟技术,如A算法、有限状态机、群体寻径,再讨论近来游戏开发者关注的问题，如适应与学习。
本文针对一类具有输入时滞的非高斯随机分布系统,提出了基于广义PI控制器的跟踪控制方法。首先采用B样条模型和非线性权模型来建立概率密度函数和控制输入之间的关系,从而将概率密度函数的跟踪问题转化成动态权的跟踪问题。然后基于线性矩阵不等式技术设计PI控制器,给出了时滞随机分布系统稳定的充分条件,并保证了良好的跟踪性能。最后仿真结果说明了本方法的有效性。
六子棋是新出现的一种挑战性游戏,是K子棋的一种,类似于五子棋,但有别于五子棋。本文分析了机器搏弈的现状,针对六子棋的比赛规则,提出了六子棋人-机对抗的比赛策略,并利用C＃算机语言开发了人-机对抗的六子棋程序,实验表明,其策略是有效的。
椭圆是图形图像中最为常见的几何形状之一。近年来,椭圆检测的实时性和鲁棒性成为富有挑战性的研究课题。本文提出了一种基于改进RANSAC的快速鲁棒的椭圆检测算法。通过在预处理中引入并行细化算法以减少不必要的特征点,改进了原有基于轮廓的检测算法。同时提出了一种利用椭圆几何性质的3点拟合椭圆的方法,有效地提高了椭圆检测的速度。与以往的检测算法相比,本文提出的基于改进RANSAC的椭圆检测算法具有良好的实时
机器人世界杯足球锦标赛(Cup),简称RoboCup,通过提供一个标准任务来促进分布式人工智能、智能机器人技术及其相关领域的研究与发展。本文应用BP算法和粒子群算法解决Robocup仿真组比赛的截球问题，对截球技术进行了有效优化；仿真实验表明基于BP神经网络和粒子群算法的优化截球策略的有效性。
本文借助Rough集理论提出并研究了一种在以关系为单位的数据流中发现“增加”、“减少”等增减型知识以及“良性循环”、“恶性循环”等循环型知识的方法。这些方法可以发现事物间发展的联系及发展的趋势,为决策者提供更强有力的支持。特别是发现各种循环,将为决策者加强“良性循环”,增加效益与成功、摆脱“恶性循环”,避免亏损与失败,提供了重要的依据。这些决策支持是以往的知识发现所没有的。
本文对小车三级摆系统的精确辨识与摆起倒立控制进行了研究。由拉格朗日方法导出小车三级摆系统(CFPS)动力学模型后,通常采用直接测量与传统辨识计算的方法确定模型参数,然而由此计算获得的动力学响应和系统实测的响应数据存在很大差异。显然,用这样的模型设计得到的控制器参数,很难快速过渡到成功的实时控制。同时,能成功实现CTPS摆起倒立控制的仿人智能控制器(HSIC)具有多模态、多控制器结构,涉及众多参数,
海洋基础数据集元数据挖掘可归结为海洋调查information资料数据表的表头数据项的挖掘问题，频繁挖掘可以作为海洋数据集元数据挖掘的主要方法之一。本文研究了海洋基础数据集元数据挖掘的框架、挖掘方法等关键技术,给出了具体的实验结果,对一般的数据集元数据挖掘具有重要的启发意义。
本文基于k最近邻概念给出了kNN划分的概念。在此基础上从两方面对聚类方法进行了探索,其一是,从局部紧致的角度将待聚类数据集进行kNN划分,然后再结合经典聚类算法,实验结果表明当k取1时,该算法在不降低精度的前提下显著提高了经典聚类算法的效率；其二是,提出了基于k最近邻划分的新聚类算法,实验结果表明,当k取1时该算法的效率与标准的c-Means算法相当,其聚类结果的精度远高于Agnes算法,但要稍逊