检索结果-内蒙古大学图书馆

软件学报 2011年第7期22卷 1524-1537页

作者：常亮史忠植古天龙王晓峰桂林电子科技大学广西可信软件重点实验室广西桂林541004 中国科学院计算技术研究所智能信息处理重点实验室北京100190

动态描述逻辑DDL(dynamic description logic)提供了一种基于描述逻辑的动作理论,适用于语义Web环境下对动态领域知识的刻画和推理.为了将分支时序逻辑的刻画能力引入到动态描述逻辑中,将时间的进展体现为原子动作的执行,从而将时序维... 详细信息

动态描述逻辑DDL(dynamic description logic)提供了一种基于描述逻辑的动作理论,适用于语义Web环境下对动态领域知识的刻画和推理.为了将分支时序逻辑的刻画能力引入到动态描述逻辑中,将时间的进展体现为原子动作的执行,从而将时序维与动态维统一起来.在此基础上,从描述逻辑ALCQIO出发构建了一个时序动态描述逻辑TDALCQIO,给出了TDALCQIO的Tableau判定算法,并证明了算法的可终止性和正确性.TDALCQIO不仅兼容了构建在描述逻辑ALCQIO基础上的动态描述逻辑的刻画和推理能力,而且还可从可达性、安全性等角度对整个动态领域的时序特征进行刻画和推理,从而为语义Web环境下对动态领域知识的刻画和推理提供了进一步的逻辑支持.

关键词：动态描述逻辑分支时序逻辑知识表示和推理动作理论 Tableau判定算法

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基于外部知识和语义理解的视觉问答关键算法研究

基于外部知识和语义理解的视觉问答关键算法研究

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作者：杨振宇电子科技大学

学位级别：硕士

视觉问答(VQA)是一个多学科的研究课题,它将计算机视觉、知识表示与推理、自然语言处理等AI领域结合,以正确使用关于现实世界中基本事物或物理现象的常识或知识为目标,努力让深度学习算法在与人类交流时的表现与人类内部之间进行相互交... 详细信息

视觉问答(VQA)是一个多学科的研究课题,它将计算机视觉、知识表示与推理、自然语言处理等AI领域结合,以正确使用关于现实世界中基本事物或物理现象的常识或知识为目标,努力让深度学习算法在与人类交流时的表现与人类内部之间进行相互交流时一致。具有外部知识的视觉问答任务需要视觉内容和外部知识相互验证来回答有关图像的问题。目前已有的VQA解决方案所面临的问题是,为了降低VQA算法在进行跨模态推理时存在的噪声及难度,它们要求在任务所提供的照片中、在问题及知识图谱上确定任务的相关信息,并需要将信息恰当地融合嵌入到所识别出的各种模态中。但这种对不同模态间信息的合理融合和共同推理,从而发现有关的证据,由此正确地预测出题目的答案,这一过程还值得深入研究。本文提出了一种结合预训练语言模型和知识图谱的双模态图神经网络算法(BIGNN-LM-KG)。研究人员分别通过图像和问题概念构建概念图。在构建概念图时,文章内使用了预训练的语言模型(LM)和知识图谱(KG),从LM中获取隐式知识,从KG中获取显式知识,并结合LM与KG的组合推理优势来对VQA算法进行改进。具体来说,使用KG来联合推断图像和问题中的实体概念,以构建概念图;使用LM计算概念知识图中节点和路径之间的相关性得分,以筛选概念图的节点和路径。然后,本文以经过筛选的图像实体的视觉和空间特征形成视觉图。本文针对已经构建的视觉图和概念图针对性地改进了图神经网络(GNN)来更好地学习两个图的表示,并通过模态融合GNN融合两个不同模态图中的信息,以预测可能性最高的答案。在VQA任务中以知识图谱为基础构建的公共数据集上,本文研究改进的VQA算法获得了良好的实验结果,并且本文也验证了算法中每个组件的有效性和算法的可解释性。

关键词：视觉问答知识图谱语义理解知识表示和推理图神经网络跨模态融合

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基于镜像空间的平移嵌入模型

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华东理工大学学报（自然科学版） 2023年第2期49卷 269-275页

作者：葛学伟范贵生虞慧群华东理工大学计算机科学与工程系上海200237 上海市计算机软件测评重点实验室上海201112

知识图广泛应用于许多人工智能(AI)任务。然而,现有知识图通常是不完整的,需对知识图进行补全或链接预测。本文通过对知识图中的实体和关系进行嵌入来预测知识图的缺失环节:首先,引入镜像空间的概念,使得模型具有学习对称和反对称模式... 详细信息

知识图广泛应用于许多人工智能(AI)任务。然而,现有知识图通常是不完整的,需对知识图进行补全或链接预测。本文通过对知识图中的实体和关系进行嵌入来预测知识图的缺失环节:首先,引入镜像空间的概念,使得模型具有学习对称和反对称模式的能力;其次,在新的空间模型中,关系仍然被建模为平移,而实体被建模为具有镜像点的点;最后,提出了MTransE模型将镜像空间的概念应用到TransE上,并在4个广泛使用的数据集上进行实验。实验结果表明,该方法能减少参数的规模,并提高了在4个广泛使用的知识补全数据集上的性能。

关键词：知识表示和推理知识图嵌入关系模式镜像空间平移模型

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基于动态描述逻辑DDL的动作理论

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计算机科学 2011年第7期38卷 203-208页

作者：常亮陈立民桂林电子科技大学计算机科学与工程学院桂林541004 中国科学院计算技术研究所智能信息处理重点实验室北京100190

基于一阶谓词逻辑或高阶逻辑的动作理论与采用命题语言的动作理论之间存在一个关于描述和推理能力的鸿沟;作为描述逻辑的动态扩展,动态描述逻辑DDL为基于描述逻辑的动作刻画和推理提供了一种途径。系统地研究了基于DDL的动作表示和推理... 详细信息

基于一阶谓词逻辑或高阶逻辑的动作理论与采用命题语言的动作理论之间存在一个关于描述和推理能力的鸿沟;作为描述逻辑的动态扩展,动态描述逻辑DDL为基于描述逻辑的动作刻画和推理提供了一种途径。系统地研究了基于DDL的动作表示和推理问题。首先,在应用描述逻辑对静态领域知识进行刻画的基础上,引入带参数的原子动作定义式和带参数的复杂动作定义式,刻画出关于动作的知识;这两部分知识与关于具体状态的知识一起构成基于DDL的知识表示系统。接下来,针对该系统中刻画的各种知识,对相关推理问题进行了严格定义,给出了相应的推理机制和算法。最后探讨了基于DDL的动作理论在智能主体建模中的应用。基于DDL的动作理论既具有较强的知识表示能力,又提供了丰富的推理服务,适用于语义Web环境下对动作的刻画和推理。

关键词：动态描述逻辑知识表示和推理动作理论智能主体语义Web

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基于点几何的几何定理机器证明与自动发现

基于点几何的几何定理机器证明与自动发现

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作者：彭翕成华中师范大学

学位级别：博士

智能解答是人工智能中的重要研究领域。随着教育信息化的深入发展,要求教育资源智能化,而不是简单的“电子化”。教育软件缺少智能性或智能化程度不高,导致难以满足教学需求。研发高智能的教育软件已成为解决问题的关键,智能解答是其中... 详细信息

智能解答是人工智能中的重要研究领域。随着教育信息化的深入发展,要求教育资源智能化,而不是简单的“电子化”。教育软件缺少智能性或智能化程度不高,导致难以满足教学需求。研发高智能的教育软件已成为解决问题的关键,智能解答是其中的核心技术。本文研究的几何自动推理属于智能解答的分支。通过文献梳理和调研,我们发现几何自动推理领域研究成果丰富,但已有推理算法对产生的证明是否足够简短易于理解掌握,其几何意义是否足够丰富易于揭示几何关系、发现新的定理,关注还不够。因此有必要探索新的推理算法,主要围绕两个目标努力,一是提高机器解答的可读性,实现“明证”(即一目了然的证明);二是更多地发现新的几何定理。本文具体研究内容和主要贡献如下:一、提出了点几何恒等式算法。在学习吴方法的基础上,用点几何运算方式简明地表示几何关系,并转化为向量多项式,通过待定系数法解方程,探寻能关联命题条件和结论关系的恒等式。生成的代数恒等式,有明显的几何意义,在数形之间架构了一座新的桥梁。此方法原理简单,计算简便,给出的证明易于理解,读者需要的基础知识少,基本实现“明证”的目标。多数证明甚至比原题更简短,且清楚展现了条件和结论之间的关系,因此既能由一题扩展到多题,还能从低维扩展到高维。二、提出了基于点几何恒等式的混合推理算法。为了更好地利用不同解答方法的优势,结合代数计算和搜索思想,提出两种挖掘隐藏关系的算法,大大扩展了恒等式方法的解题范围。对长期讨论的某些有序几何问题,给出简短的恒等式证明,指出命题成立的充要条件,并将命题多角度扩展;而以往的解决方案需要引入较多的新概念,复杂运算,还达不到这样的效果。开发了点几何解答系统,针对可构图几何问题,能生成有详细步骤的可读证明,其中的遍历搜索功能与延伸作图功能相结合,可批量发现并证明几何定理,所发现的结论为恒等式算法提供补充。三、提出了向量方程消元算法。基于复数形式的欧拉公式,将几何关系转化成向量方程组,然后利用线性方程组的基础性质消去向量,从而抽取出含有边长和角度关系的系数矩阵,计算行列式并化简,调用消元法消去不感兴趣的变量,得到一些几何意义鲜明的关系式。这是将代数方法和不变量相结合的新思路。应用此方法研究一些经典几何图形,不但能重现经典结论,还能发现图形中蕴藏但前人疏漏的结论。此方法擅长发现和证明多项式形式的边角关系,这是以往研究所欠缺的。特别是对单个三角形的研究,能自动生成或强制生成大量三角恒等式。四、建立了一个几何题库。为检验算法的有效性,我们整理研究了 1000余例有代表性的几何问题。这些典型案例经本文算法处理之后,发现了许多新的结论,使得题目的内涵变得丰富,题目质量大大增强。有助于学生实行变式练习,加强巩固重点难点。为方便一线师生使用,我们基于题库出版了系列文章和著作,其中的题目,大部分来自人工收集,少部分由计算机自动生成,解答则几乎由机器完成,人只在其中增加少量连词和分析,使得读起来更加顺畅。而这些主要由计算机自动生成的命题和解答,审稿人和读者都没察觉是机器所为,充分说明能被教育领域理解和接受。同时也表明本文给出的机器解答,从某种程度上可认为通过了图灵测试。本文研究了基于点几何的自动推理方法,并指出它在数学教育上的种种应用,为基础数学教育内容的改进提供了一种新的途径。此外,本文研究也引人思考,人类的解答未必最佳,计算机可能给出让人惊讶的解答。计算机给出解答甚至比题干还短,这看似“有悖”常识,但又引起思考,如何知识表示才能尽量简洁而又方便推理。知识的创新表示,要尽量符合信息时代的要求,同时也可能造成原有知识体系的重新定位。

关键词：点几何人工智能几何自动推理恒等式证明明证自动发现知识表示和推理教育智能化

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几何机器明证引发的思考

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数学教育学报 2020年第1期29卷 1-5页

作者：张景中彭翕成邹宇华中师范大学国家数字化学习工程技术研究中心湖北武汉430079 广州大学计算科技研究院广东广州510006

时代发展要求教育资源智能化,而不是简单的"电子化".智能解答能在教育领域得以应用的基本要求是能被人理解接受,即有很好的可读性.最新研究表明,人类的解答未必是最好的,计算机可能给出让人惊讶的解答.计算机给出的解答甚至... 详细信息

时代发展要求教育资源智能化,而不是简单的"电子化".智能解答能在教育领域得以应用的基本要求是能被人理解接受,即有很好的可读性.最新研究表明,人类的解答未必是最好的,计算机可能给出让人惊讶的解答.计算机给出的解答甚至比题干还短,这看似"有悖"常识,但又引起思考,如何知识表示才能尽量简洁而又方便推理.知识的创新表示,要尽量符合信息时代的要求,同时也可能造成原有知识体系的重新定位.

关键词：人工智能教育应用几何定理机器明证知识表示和推理

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用Petri网对语义网络歧义性和推理不确定性改进的探索

用Petri网对语义网络歧义性和推理不确定性改进的探索

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作者：戴敬周太原理工大学

学位级别：硕士

语义网络有很强的表达知识的能力，但它没有公认的形式化表示体系，存在歧义性和推理不确定性的问题。本文用Petri网对语义网络推理方法进行了改进。用Petri网进行推理，需要把语义网络转化成Petri网，本文用形式逻辑做二者的纽带... 详细信息

语义网络有很强的表达知识的能力，但它没有公认的形式化表示体系，存在歧义性和推理不确定性的问题。本文用Petri网对语义网络推理方法进行了改进。用Petri网进行推理，需要把语义网络转化成Petri网，本文用形式逻辑做二者的纽带。把语义网络转化为形式逻辑，进而把形式逻辑再转化为Petri网。根据形式逻辑的归结反演原理，本文给出了一阶谓词逻辑的Petri网推理的方法，实现了语义网络的Petri网推理。本文还对一阶谓词的几种具体形式的Petri网推理方法和推理算法的搜索策略进行了讨论。《计算机网络》课程辅导专家系统作为实例，证明了本文方法的可实践性。本文研究了网逻辑和形式逻辑之间的关系。网逻辑与其他传统逻辑之间的关系有待进一步研究。

关键词：人工智能知识表示和推理语义网络形式逻辑 Petri网网逻辑

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贝叶斯网络学习算法研究

贝叶斯网络学习算法研究

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作者：刘晋中华南理工大学

学位级别：硕士

贝叶斯网络是一系列变量的联合概率分布的图形表示。它具有强大的概率推理能力、自然清晰的表达方式、易于理解等优点，是目前不确定知识表示和推理的重要工具之一，也是近些年人工智能、数据挖掘的研究热点之一，在许多领域得到广泛的... 详细信息

贝叶斯网络是一系列变量的联合概率分布的图形表示。它具有强大的概率推理能力、自然清晰的表达方式、易于理解等优点，是目前不确定知识表示和推理的重要工具之一，也是近些年人工智能、数据挖掘的研究热点之一，在许多领域得到广泛的应用。本文论述了贝叶斯网络的发展史和研究现状，以及贝叶斯网络构造的一些基本方法，针对贝叶斯网络参数的在线学习、朴素贝叶斯分类器的增强等，进行了如下研究：　　（1）针对现有贝叶斯网络参数的在线学习算法在快速适应样本特征变化、预测与确定可调参数方面存在的不足，提出基于ML和Voting EM算法混合修正学习参数根据修正参数误差以及调节数据量权重动态获取与确定贝叶斯网络知识的算法。研究结果表明，改进算法在快速获取知识参数与知识检验正确率方面，比Voting EM方法具有更好的特点。　　（2）介绍了朴素贝叶斯网络分类器，以及各种增强贝叶斯网络分类器的方法。提出了一种新的贝叶斯网络分类器，放宽对特征属性的条件独立性假设，增加它们作为分类节点的父节点的可能性，从而使分类的精确度提高。新模型中保留了朴素贝叶斯网络分类器的结构简单的特点，降低了独立性条件，根据节点的属性值合理分配各个节点的先后顺序，优化结构，使得分类结果更理想。

关键词：贝叶斯网络网络学习网络分类器朴素贝叶斯分类器知识表示和推理网络参数学习算法节点条件独立性假设联合概率分布优化结构易于理解学习参数修正先后顺序网络知识网络构造推理能力图形表示特征属性

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基于逻辑的行动理论综述

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桂林电子科技大学学报 2010年第5期30卷 440-446页

作者：常亮桂林电子科技大学计算机科学与工程学院广西桂林541004

行动理论是人工智能中重要的研究课题,是当前成为研究热点的智能主体和语义Web服务的理论基础。对行动理论的研究现状进行了总结。首先从采用的逻辑语言的角度将行动理论分为3类:基于谓词逻辑的行动理论、采用命题语言的行动理论、以及... 详细信息

行动理论是人工智能中重要的研究课题,是当前成为研究热点的智能主体和语义Web服务的理论基础。对行动理论的研究现状进行了总结。首先从采用的逻辑语言的角度将行动理论分为3类:基于谓词逻辑的行动理论、采用命题语言的行动理论、以及基于描述逻辑的行动理论;分别以情景演算、基于命题动态逻辑的行动理论和动态描述逻辑为例,对每种类型的行动理论进行了介绍,阐述了各类行动理论的特点。接下来对目前行动理论中存在的问题进行了分析,在此基础上提出了行动理论研究目前面临的若干挑战和机遇。

关键词：行动理论知识表示和推理情景演算命题动态逻辑动态描述逻辑

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