暂无评论
人工智能中不确定性推理的方法能够解决模糊问题
基于云模型的不确定性推理方法
知识推理是知识图谱补全的重要手段,一直以来都是知识图谱领域的研究热点之一。随着神经网络不断取得新的发展,其在知识推理中的应用在近几年逐渐得到广泛重视。基于神经网络的知识推理方法具备更强的推理能力和泛化
基于语义网理论建立基于语义推理的DSS模型。该模型引用W3C提出的资源描述框架(RDF)以描述业务领域中各要素,形成领域本体。并对领域中业务数据进行语义标注,构建事实库。在所构建事实库的基础上,系统根
在总结本体和基于范例的推理(CBR)各自的发展现状,分析它们各自的特点、面临的困难与不足的基础上,从理论上分析了基于本体的CBR系统正在逐渐成为研究热点的原因——发现本体与CBR相结合必然产生双赢的局
模糊数学的模糊推理的研究,韩照平,,模糊数学是近代新型的一门学科,它包含很多的方面。如模糊数学,神经网络,遗传算法,分形几何,混沌理论等等,模糊数学能处理很
推广的简易插值模糊推理方法,徐少卿,赵海良,有关文献给出了基于前件为单个变量的模糊规则下的简易模糊插值推理方法,本文在其基础上利用双线性插值函数和二元模糊扩展原理给
粒度框架和态势估计的结合
电子书类。仅供交流学习使用。如有雷同。请多多包涵淡淡的点点滴滴滴滴
很好的推理工具,能够在本体应用中发挥很好的作用
暂无评论