基于云模型相似度的不确定知识排序方法

提出了一种基于云模型相似度的不确定知识排序方法,针对云模型表示的知识概念,基于云模型期望曲线在各维度的重叠度,计算概念彼此之间相似度,利用云模型相似度确定知识概念邻接云对,构造知识概念关系图,对使用云模型表示的知识概念进行排序,实现知识概念到语言变量值的映射.实验以二维数据为例,划分出多个知识概念,并用云模型表示,实验结果表明该方法能够有效地将知识概念同定性语言变量值进行对应.

基于模糊逻辑的不确定知识处理（Ⅰ）─—模糊蕴涵的合理性

本文从蕴涵悖论出发，分析了几种已有模糊蕴涵的合理性；定义了新的非单调的、次协调的、没有一般的蕴涵悖论的模糊择优蕴涵；通过比较这些模糊推理关系的性质与处理不确定知识的能力，说明了本文定义的模糊择优蕴涵能更好地处理不精确的、不断更新的、特别是不一致的知识．

不确定知识的可拓表示和推理研究

先通过对知识表示和可拓学的描述,在可信度的基础上提出一种新的不确定知识可拓表示的模型,再进行可拓推理,在推理策略方面进行改进,得到一种可拓启发式搜索算法EHSA。

面向Deep Web不确定知识表示的动态模糊描述逻辑

Deep Web信息量大,主题专一,信息质量好。然而Deep Web信息存在着不确定问题,因此难以对其进行知识表示和推理。基于动态模糊逻辑理论,提出了一种新的描述逻辑,即动态模糊描述逻辑(DFDLs)。给出了DFDLs形式化定义以及DFDLs的语法和语义,设计了DFDLs的tableau的推理算法和策略。采用动态模糊描述逻辑对面向Deep Web的不确定知识进行表示并实现合理的推理和利用,能更好地表达Deep Web的动态和模糊信息。

锅炉四管爆漏专家系统的不确定知识处理

对锅炉四管爆漏专家系统的不确定知识进行分析，提出按主观Bayes方法建立计算模型，并作了简化技术处理，使专家系统具有不确定知识推理能力。

不确定知识化制造环境下航空发动机装配车间滚动自进化

针对产品装配次数不确定且装配组的调整时间与工序间排序相关的航空发动机装配车间,对不确定环境下知识化制造系统(Knowledgeable manufacturing system,KMS)的自进化问题进行研究。采用事件和周期混合驱动型的自进化机制,结合滚动时域方法实现航空发动机装配车间自进化,并给出一种可行的滚动规则。建立系统在各个决策时刻的静态决策子问题的数学模型,并针对该模型提出一种具有双层结构的遗传算法进行求解。在下层的混合型遗传算法中,给出一种直接解码算法,并引入了变邻域搜索算法,以增强局部搜索的能力。通过仿真对算法的性能进行了测试,此外,试验数据表明执行自进化操作的系统具有较好的生产性能。尤其是对于更敏感于自身调整的系统,自进化操作发挥的作用更大。

基于模糊逻辑的不确定知识处理（Ⅱ）─—模糊逻辑的TABLEAU推理

本文基于ＴＡＢＬＥＡＵ方法，给出了模糊逻辑中一些至今缺少有效证明论的推理关系的证明论，也给出了作者提出的模糊择优蕴涵的判定过程．据此说明了Ｙａｇｅｒ所给出的推理规则对其所讨论的模糊推理关系是不完备的．分析了本文对前提和结论分别构造ＴＡＢＬＥＡＵ推理树的方法在研究推理关系的相关性等方面的直观语义和作为模糊Ｐｒｏｌｏｇ的推理机所具有的优越性．

不确定知识的概率表示法

本文讨论基于规则的专家系统中不确定知识的概率表示法及PROLOG 实现,指出了该方法的不足之处和一些解决办法.

基于粗糙集的不确定知识表示方法

本文基于粗糙集的基本理论，分析了知识的构成及表达机理，定义了用于知识表示的特征集和原子概念，并在此基础上提出了一种知识表示特征集模型。该模型对确定性知识可进行精确表达；而对不确定性知识则采用逼近的方式来描述。本文提出的特征集模型为不确定知识的表示提供了新的思路。

一类确定知识系统的性质

本文对确定知识系统(U,F,LL,HH)和(U,σ(J),LL,HH)做深入的研究,将集代数上的运算对∪,∩,～的封闭性,减弱为仅要求对∩,～或对∪,～的封闭性,得到了该类知识系统的一些性质,一般化了已有的相应结果.

平原地下水资源评价中几种不确定知识及其表示和处理方法

分析和论述了领域专家在平原地下水资源评价过程中所面临和使用的诸类不确定知识和信息的表现形式及其消极影响。

一种不确定知识数据库推理机的设计方法

本文提出了将推理规则加入数据库,基于数据库作出知识的正确推理。特别是对不确定知识数据库,提出了三种基本不确定性测度的计算,通过可信度的计算,以IF-THEN规则格式来建立知识模型,实现了一种不确定知识数据库推理机的设计新方法。

不确定知识观:发展学生自主性的可能

确定性知识观主张知识是对客观世界的镜式反映,一旦被证实就是亘古不变的确定性真理。学生面对确定性知识,只能占有、服从、接受,而不能质疑、批判,其自主性、创造性必然遭受抑制。而知识观的转型为发展学生自主性创造了可能和契机。不确定性知识观主张知识不是绝对客观的,不再具有普遍意义和毋庸置疑的准确性,而是将知识的获得和生成视做个体创造意义的个性化过程。在不确定知识观的关照下,学生可以根据自身的经验、理解去批判知识,从而培养学生独立思考和批判反思的能力,发展其自主性。

信度网对于不确定知识的表达及推理

不确定知识的表达及演化规律的推理是概率理论领域的热点,信度网作为其中最有效的理论模型吸引了大批的研究者。本文就信度网的知识表达和推理方式进行基础性的探索,并对其应用前景进行介绍。

基于不确定性知识的学生评价:理论前提与路径建构

知识具有确定性和不确定性向度。在基于确定性知识的学生评价中,教师成为学生评价的权威评判者,消弭了学生的主体性;认知领域成为学生评价的主要范畴,阻碍了学生情感和价值观的发展;终结性测评成为学生评价的根本尺度,限制了学生批判性思维的形成等。基于不确定性知识的学生评价为建构新时代学生评价路径提供了前提和依据,其主要根源在于人对知识的认识从确定性转向不确定性、知识自身由确定性裂变为不确定性、后现代主义课程观对确定性知识观的解构三个方面。新时代学生评价改革应耦合知识的不确定性,推进学生综合素质评价体系实施;契合不确定性知识,形成多元学生评价主体;和合不确定性知识,实现增值性评价取代过程性评价和终结性评价,并以渐进性思维方式推进学生评价改革。

数智时代的知识管理:知识不确定性的挑战及应对策略

数智时代的知识软化和碎片化程度不断加深,知识的不稳定性日益加剧而确定性日渐降低,这给人类的认知与学习带来严峻挑战,也引发了学界关于回归精英化知识教育、追求确定性知识的呼声。如何看待知识的不确定性、如何管理个人的知识以应对数智时代挑战,成为亟待解决的重要问题。在网络诞生之前,由于传播渠道的限制,知识流转的速度很慢,人类的学习主要以来自经验、证据、逻辑推理、权威人士、重复验证的确定性知识为主。但在数智时代,随着知识传播和更新迭代的速度日益加快,知识的不确定性越来越凸显,这对传统的知识体系构成冲击。当下人们更需要建立起一种确定性的心智模式和认知策略,掌握自主建构系统知识的方法,以适应知识变动不居情境下的学习。具体而言,就是要以联通主义和重构主义理论为指导,运用建立知识网络、零存整取、碎片重构的方法,采取持续学习、确立个人目标与方向、建立个性化知识体系、有效利用智能技术、强化实践应用等策略来不断提升自己的知识管理水平。

中学化学知识不确定性的教育价值及其实现

知识往往具有不确定的属性,而中学化学教学中往往剔除了化学知识的不确定性,仅强调其确定性。若是能在中学化学教学中回归知识不确定性属性,则有助于未来科学的繁荣,为教师提供教学空间,激发学生的探究欲望,促进师生协同发展,从而突破中学化学知识确定性教学的局限性。为了实现中学化学知识不确定性的教育价值,可以在课堂上正视知识的不完备,明确知识成立的条件,注重化学教学的思维发散,促使评价方式的多样性。

不确定性知识背景下高校复合型人才培养研究

不确定性知识范式要求大学完成教学范式的整体性转换,以适应经济社会对复合型高素质人才的需求。在把握不确定性知识背景下高校复合型人才培养改革诉求的基础上,探讨既有人才培养过程中存在的困境,继而提出高质量复合型人才培养的实现路径。研究表明:面向不确定性知识的复合型人才培养倡导学生具备创造性思维、主动性学习、个性化发展,但大学教育滞留在确定性知识范式之中,潜在的结果是教育理念追求确定性知识,教育内容崇尚专业化知识,教育改革缺乏超验性知识,由此造成“内卷化”和“反卷化”并存的现象。实现面向不确定性知识的复合型人才培养,大学需要回归本体,以范式转换促进教育理念转变;回归主体,以人本逻辑促进教育内容整合;回归整体,以师生互动促进教育改革发展。

不确定性知识观视域下的研究生“翻转课堂”研究

知识的不确定性发展趋势,要求研究生教育教学把“教”与“学”的主客体地位“翻转”过来。研究生作为大学研究高深学问的主力军,有必要通过“翻转”课堂更好地培养创新意识与创新能力。在不确定性知识观视域下,推行研究生“翻转”课堂具有可行性:研究生的自主学习能力为课堂教学的“主体翻转”提供了根本保证;研究生的个性化培养需求为课堂教学的“内容翻转”提供了现实可能;研究生的学习条件为课堂教学的“形式翻转”提供了操作空间。研究生“翻转”课堂应遵循“运用上适时翻转、理念上根本翻转、内容上全面翻转、模式上合理翻转”的改革路径。

基于不确定知识的粒子群优化算法

针对标准粒子群优化算法(PSO)速度更新方程存在随机参数,使得粒子获取知识存在不完备性的问题,将不确定知识引入PSO算法中,并对个体知识、群体知识和不确定知识随机参数进行了归一化,保证算法在每一步演化中都能获得完备知识.理论分析给出了PSO-UK算法局部收敛参数条件,并证明了其具有全局优化性能.经典测试函数实验表明,所提出的PSO-UK算法具有全局搜索能力,且局部收敛精度明显优于PSO算法.