产生式系统并行推理机PPIM的研究与设计

产生式系统并行推理机PPIM是为提高产生式系统的推理能力而设计的一种专用机。其硬件结构是由一台微机和四台TRANSPUTER组成的多机系统。讨论了PPIM的系统结构 。

粗糙集结合Petri网进行分区域并行推理的配电网故障诊断方法研究

针对配电网规模庞大且发生故障后警报信息存在不确定性和不完整性的问题,提出了一种粗糙集结合Petri网进行分区域并行推理的配电网故障诊断方法。该方法先将配电网划分为多个独立的区域,对于各个区域分别建立故障决策表,再利用粗糙集对决策表进行属性优选和诊断规则提取,最后构建Petri网模型,通过Petri网的并行推理实现故障诊断。诊断实例证明了该方法不仅诊断快速准确,而且容错能力强、适应性好、灵活性高。

一种基于模糊Petri网的并行推理方法

把模糊Petri网模型转化为矩阵形式,在此基础上提出了一种并行推理算法。算法将推理过程转化为矩阵运算,不但考虑了前提条件的权值、变迁阈值和规则可信度等因素,还进一步将变迁触发条件严格化,有效的避免了一些变迁不必要的重复触发,降低了算法复杂度。通过实例说明,此推理算法易于实现并可以提高推理效率,尤其适合较大较复杂的模糊Petri网模型。

一种基于模糊Petri网的双向并行推理算法

基于模糊Petri网的并行推理算法的矩阵维数越大,其算法的时间复杂度也就越高。针对反向搜索压缩模糊Petri网模型的相关理论和并行推理算法的特点,结合矩阵命令提出一种实现双向推理的矩阵运算机制,以及其对应的基于模糊Petri网的双向并行推理算法。在使用一般模糊推理算法的过程中,推理矩阵为(11×8)维的模糊Petri网模型,而使用改进算法进行双向推理时所涉及的推理矩阵阶数仅为(7×6)。实验结果表明,与一般的模糊推理算法和反向搜索算法相比,该算法能够提高整个推理过程的并行度,降低算法的时间复杂度,从而提高推理效率。

PMS:一种支持并行推理的模型

目前，许多成功的专家系统都是用产生式系统实现的，但是随着系统知识库规模的不断增长，推理效率却急骤下降．本文在分析了产生式系统的优点和不足的基础上，提出了一种改进方案，介绍一种能在多机环境下进行推理的并行成员系统ＰＭＳ（ＰａｒａｌｅｌＭｅｍｂｅｒＳｙｓｔｅｍ）。

一种模糊矩阵并行推理算法及其应用

针对高炉专家系统知识库和推理机的特点，采用模糊集理论中的隶属函数的方法实现了知识的模糊矩阵表示和推理，提出了一种基于模糊矩阵的并行推理算法。

MIMD模型上并行推理的一种实现机制

推理机制是人工智能及逻辑程序设计的关键技术。本文主要讨论了ＭＩＭＤ共享存储器模型上并行正向推理的一种实现机制，并利用队栈结构来实现本地任务的求解及与其它处理器之间的任务调度，同时给出了两种动态的负载平衡调度算法。

并行推理机设计的主要论题

基于谓词逻辑的逻辑程序设计语言将逻辑推理对应计算,它丰富的表达能力特别适合于知识信息处理。Warren提出的编译技术大大提高了顺序执行Prolog的时空效率。但是,为了满足知识信息处理应用的要求,需要研究并行推理机以并行执行逻辑程序。本文论述了并行推理机设计中涉及到的一些问题,从逻辑语言,执行模型和体系结构等方面探讨了并行推理机中并行性开发方法和需考虑的问题。

基于瞬态分布征兆的实时诊断并行推理的研究

并行推理是提高实时诊断速度和可靠性的有效途径．根据专家经验由假设建立一个候选集，每个候选故障的行为都是由与状态相关的瞬态分布征兆序列描述的．承担着并行推理任务的各个线程，在测量序列中寻找与候选故障具有一致行为的测量集，从而动态地调整候选集确定故障类型．在诊断推理过程中，根据候选集大小、候选概率和期望后验熵来动态地调整各个线程自身的优先权，以期达到最佳的实时诊断效果．

动态规则库构造及并行推理的扩展Petri网模型

专家系统技术的不断实用及其具体领域中的深入应用向人们提出在推理机制和效率上的更高要求．本文提出一种基于扩展Ｐｅｔｒｉ网模型描述的动态规则库构造方法，以及在此基础上所支持的并行推理能力．

智能网智能工作站主机的多微机并行推理系统研究

The article gives the introduction of the design and the Implementation of the hardware in Multi-microcomputer parallel Inference System. It is installed in the host of intelligent workstation on intelligent-network with type of AI,which is developed under the international cooporation between China and Japan. It shows the tight coupling interconncetion project and the simple communication agreement with four microcomputers.

故障诊断系统中基于多Agent的并行推理机制研究

基于诊断任务的多层次混合分解策略,提出了一种融合不同知识表达方式和推理机制的多Agent并行诊断结构,分析了管理 Agent、诊断Agent和决策Agent的基本职能;并将证据理论应用于多诊断Agent的联合决策过程,指出了Dempster合成规则及Yager 改进方法的不足,提出了基于证据支持度的冲突信息加权分配方法,并以一个算例证明了该方法的有效性。

智能网智能工作站主机的多微机并行推理系统研究

本文介绍了中日国际合作开发研究的Ａ１ 型智能网智能工作站主机的多微机并行系统硬件设计与实现，给出实现４

基于对象模型的机器人规划生成系统及并行推理

提出了一种机器人规划生成系统的结构，该系统对机器人物理世界进行了模型化，建立了对象模型知识库，在控制机器人动作序列的生成中，模仿了人的思维方式，将最基本、最简单的最先处理，采用差异减小法逐步减小当前状态与目标状态之间的差距而逼近在达到目标状态，并提出了一种能较好解决画面问题的方法，用该方法解决画面问题比较完美。此外，提出了一种将并行推理技术应用于机器人任务规划的方法，并设计了推理程序。

一种产生式系统的并行推理模型

<正>1.引言 在人工智能领域中,产生式系统是一种比较有效的知识表示方法,并得到了广泛应用。目前许多较为成功的专家系统都是用产生式系统实现的~[1]。

并行推理技术的研究

提出了一种并行推理问题识别控制的方法，研究了并行推理问题的组织与动态管理模式。建立了一种并行推理机的设计方法及系统结构。

支持产生式系统并行推理的动态推理网

产生式系统作为人工智能领域的重要分支，已得到较为成熟的应用．同时也不断面临一些新的需求．针对产生式系统并行处理能力的需求，提出一种基于动态推理网（ＤＲ）的知识库构造方法，并介绍整个知识库的描述与构造方式，以及相关算法的实现．在此基础上支持产生式系统的并行推理功能．

层连分级式并行推理架构

在分析现有并行推理架构的基础上,设计了一种改进的层连分级式并行推理架构(CPIFH)。该并行推理架构分为多个级别,按层次互相连接。通过减少并行推理架构中主机的工作量,进一步提高了并行推理的效率。从最后的比较结果可以看出,层连分级式并行推理架构能更好的提高并行推理的速度,增加并行推理运行的效率。对于并行推理而言,这种分级式的架构具有一定的应用潜力。

NIDS中一种基于petri网的并行推理算法

针对网络攻击具有并发性,攻击特征的提取具有不确定性等特点,提出了一种petri网并行推理算法,把Petri网模型转化为矩阵形式,通过矩阵的运算来实现算法的并行性,并给出了推理机的实现机制。通过算法,可以同时处理多种攻击,并得到多种攻击各自的概率,概率越高发生入侵的可能性越大,对于攻击的不确定性提供多种的攻击概率,可以降低攻击特征的不确定性。通过评估实例说明推理机制的正确性和有效性,同时也证明了推理算法的高效率。

IW主机的多微机并行推理系统研究

本文介绍中日国际合作开发研究的 A1型智能网智能工作站 ( IW)