基于多级框架的不确定知识推理方法研究

摘要：

在知识推理应用于智能化方法的过程中,为解决知识并发性匹配及可用性等问题,设计了一种多级框架下的不确定性推理方法.该方法通过采用规则-知识衍生方式、构建产生式模型和设计多级框架结构以有效提高推理精度和准确率,通过引入槽值符合率及隶属度作为确信因子以及实现知识的并发性匹配,选定正向推理作为知识推理方式,应用论据累计的Bayes方法消解知识匹配冲突.选用并发异常样本对所提出方法的准确率和并发推理能力进行验证实验.实验结果表明,该算法在准确率和并发推理能力方面具有较大提升,达到了知识结构设计合理、知识抽象化程度明显提高的目的,满足了复杂工业生产等领域对多并发推理的精细化要求.油井生产动态预警应用的实际测试分析表明,所提出的UnMF方法较大程度上提高了预警的准确性,降低了生产异常情况的发生,对稳定高效工业生产具有重要的意义.

关键词：框架系统、不确定性推理、FC规则闭包、反射技术、生产预警

所属期刊栏目：27

分类号：TP312(计算技术、计算机技术)

资助基金：黑龙江省自然科学基金面上项目F2015020;黑龙江省教育科学技术研究项目12511010;黑龙江大庆市指导性项目zd-2016-010;黑龙江省高教学会2016年教育科研课题16Q117

在线出版日期：2017-12-11（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：52-57