简介根据定义，Raven的渐进式矩阵为考生提供了一组可供选择的可能答案。因此，鉴于可能的答案集是有限的，我的解决方案基于生成和测试方法来解决问题，但创建了基于两种不同数据表示模型生成测试用例的三种不同方法。由于Raven的渐进式矩阵测试的主要目的是评估测试者对对象共享关系变化的理解能力，如一组独特的数字所示，因此使用可轻松表示变化的数据模型是有意义的。因此，我选择使用语义网络和框架来表示Raven图形从一种状态到下一种状态的转换。推理在最高级别，该代理使用三种不同的方法来解决Raven的渐进矩阵问题，每种方法都会产生一个加权分数，表明给定答案正确的可能性有多大。那些最一致地为最大数量的问题产生正确答案的方法被赋予更高的权重，而更适用于仅特定问题子集的方法被赋予较低的权重。然后将这三个分数相结合，并选择具有最高组合分数的可能答案作为问题的最佳答案。采用这种结