基于案例推理的隧道洞门智能设计方法研究

为将以往隧道案例的经验应用到新建隧道设计中,以解决传统设计方法工作量大且效率低下的问题,提出基于案例推理的隧道洞门智能设计方法。结合隧道洞门工程特点,选取影响洞门设计的主要因素,将影响因素划分为12个属性单元来表征工程案例,运用三角模糊数的层次赋权计算方法对各属性单元权重进行赋值,借助相似度理论建立隧道洞门设计方案相似决策模型。基于GIS技术开发了隧道洞门工程案例库,实现对既有工程的存储管理,同时利用SQL查询语言及Python计算脚本实现案例的属性特征值计算与最相似匹配,进一步修正后可实现隧道洞门修建方案的设计决策。以某山区隧道为例对智能设计方法进行验证,结果表明:根据属性单元特征值计算结果,在案例库中比选得出与拟建隧道相似度最高的既有工程为凤凰山隧道,且相似度为0.707。因此,设定阈值为0.7时能加快案例库的检索速率与匹配准确率,该方法吸取了既有工程案例的经验,能应用于隧道洞门施工方案的决策设计,可供今后隧道洞门方案的智能化设计参考。

融合知识图谱和案例推理的燃气应急辅助决策研究

燃气事故发生时,应急处置人员基于文本资料查询应急处置方案难以满足处置科学性与快速性的需求。为此,提出了一种融合知识图谱和案例推理的燃气应急辅助决策方法。将已有燃气事故案例文本资料以知识图谱的形式存储与表示,利用案例推理的属性相似度与关系相似度加权计算方法,根据事故目标案例与源案例的综合相似度,检索出最佳相似源案例作为现场处置人员应急处置决策的重要参考,并将新的案例与处置措施存储于燃气应急处置知识图谱库中,实现处置措施的知识更新。通过案例相似度权重分配、属性权重分配、属性相似度方法选取,以及案例验证等,验证了本文方法的合理性与有效性。

基于事故表征和案例推理的煤矿瓦斯爆炸预测研究

为更好地通过案例预测煤矿瓦斯爆炸事故结果,在融合事故树分析和防御性悲观思想后,提出煤矿瓦斯爆炸事故表征方法,包括事故表征结构模型、表征规范和案例库编码规则;为提升案例推理精度,通过专家置信度改进层次分析法的主观影响,提出针对不同类型表征信息的相似度计算方法,引入时间衰退系数修正案例时效性。通过山西某煤矿瓦斯爆炸事故案例对该方法进行验证,结果表明,该方法的预测结果与实际结果相吻合,并能推荐事故预防措施。研究结果可为煤矿安全管理提供支持。

基于案例推理的法律人工智能建模——以海波案例系统的法律解析为中心

案例推理系统采取符号主义的路径进行法律人工智能建模,运用逻辑学的方法刻画案例推理的过程,但是,传统逻辑工具难以对案例推理过程中的可废止过程进行刻画和表达。运用论证理论中的论证型式工具,对经典案例推理系统海波的工作原理进行解析,可重构案例推理系统的逻辑模型,明确案例推理系统的智能界限。基于案例推理系统逻辑模型的解析,反思当下司法实践中的类案系统,可证立人工智能辅助司法的基本原则。

挤压铸造工艺参数的案例推理设计方法

挤压铸造工艺参数是挤压铸造的关键,目前主要通过实验和经验来确定,效率低。结合数据驱动制造的趋势,提出基于案例推理的挤压铸造工艺参数设计方法。将收集的工艺数据视为案例,然后构建挤压铸造工艺参数的马尔可夫毯约简非关键影响因素,去除冗余影响因素并建立案例属性的关系,在此基础上,应用信息熵确定彼此的权重,然后基于案例推理原理得到新材料铸件的工艺参数。通过实验和应用,证明了该方法的有效性和准确性,为挤压铸造工艺参数设计提供了新的方法,可大幅度节省设计时间,也加强了对已有数据的利用。

基于案例推理的通用案例检索模型研究

随着海量数据的不断生成,案例推理(Case-Based Reasoning, CBR)技术的应用领域不断拓宽,对通用案例检索模型的需求持续上升。文章结合信息论中单文本词频(Term Frequency, TF)、逆文本频率指数(Inverse Document Frequency,IDF)及信息熵的概念,对CBR技术中的案例组织、案例检索和案例保留技术进行设计,为建立通用案例推理模型提供了一种有效的方法。

基于案例推理的刀具切削参数推荐方法研究

合理切削参数的选用对制造企业的生产效益有直接影响。传统切削参数选用往往根据经验、手册选取,对人的依赖性较大。为增加切削参数选取的客观性,解决切削参数选取困难的问题,结合目前人工智能技术的研究成果,将灰色关联分析法融入案例检索方法中,并通过妥协排序法(VIKOR)实现了切削参数的推荐。通过实例验证可得,经所提方法选出的相似工艺案例及推荐的刀具参数较为合理,从而验证了该方法的可行性和有效性。

基于公众感知的案例推理型风险决策方法

针对重大民生事项的决策特点提出一种基于公众感知的案例推理型风险决策方法。首先,根据重大民生事项的类型和特征从案例库中识别出适用于该事项的历史案例。然后基于公众感知对历史案例的实施效果进行评价,从而生成备选方案。根据决策活动的实际需要确定方案属性,给出不同状态下的方案属性值。再根据公众感知信息确定备选方案的属性期望值,利用累计前景理论计算备选方案的综合前景值,确定最优方案。最后引入算例对该方法的可行性和有效性进行说明。

基于案例和模糊推理的泌尿系统炎症诊断方法研究

近年来,随着生活压力的增大,泌尿系统炎症对人们健康的威胁越来越大,泌尿系统炎症却不像其他疾病一样得到大众的关注和重视。另外,泌尿系统炎症的分类复杂,难以鉴别,很多人羞于启齿,拖延治病时机。因此,本文根据专家诊断思维过程及案例集的部分模糊属性,提出一种将案例推理和模糊推理相互融合的推理机制,以帮助缓解就医尴尬,提高对疾病的重视,并为在线诊疗社区实现疾病智能诊断提供参考。该推理机制中,采用结构化表示和双重相似性算法进行案例推理,而模糊推理则对具有不确定性和模糊性的病情描述进行了建模和处理。最终的推理结果结合了案例推理和模糊推理两方面的信息,并基于模糊输出实现病例库的自动更新,从而不断完善和优化系统的推理能力,使得疾病的诊断正确率比单独的案例推理或模糊推理高出很多。在文章的最后还给出了今后的改进方向,以期逐步优化案例和模糊推理的融合方法。

基于案例推理的煤与瓦斯突出预警模型研究

为充分汲取煤与瓦斯突出历史事故经验,发挥事故调查报告中专家意见的价值,构建了一种基于案例推理的CBR突出预警模型,并依据历史案例数据库搭建了突出预警系统。以突出的多类别指标数据作为输入,运用K最近邻算法计算当前案例与历史案例的局部相似度。同时,为进一步提高案例检索准确度,采用灰狼优化(GWO)算法优化各指标的特征权重,计算得到全局相似度。通过当前案例与历史案例的相似匹配,对突出危险进行预警,并提出突出防治决策方案。利用河南鹤煤六矿突出事故进行验证,结果表明所搭建的预警系统可实现突出危险的有效预警与决策。

基于案例推理的智能电源故障诊断算法研究

为提升地震台站供电系统故障诊断的准确性和实时性,以山西地震监测站网智能电源故障为例,整理统计智能电源故障案例集,建立故障案例库,提取特征属性和故障类型;对于原始和经特征属性处理的故障数据集,采用邻近算法,计算分析源案例和目标案例的相似度,发现经特征属性处理的故障数据,案例检索的准确性较高。

基于案例推理的云南地震灾害受伤人数快速评估初探

案例推理法是在灾害发生初期仅能获取少量灾害信息的条件下,从历史案例中抽象出少量信息对当前灾害将可能引起的灾情后果进行快速推算的一种方法,具备时效性强、方法简单、约束条件少、容易实现的优点。通过建立云南地震灾害受伤案例库,探索运用案例推理法构建形成基于历史案例回归的震级受伤比模型,震后可根据震级和震中所在县(区)快速评估出地震受伤总人数。震例检验结果显示,模型较适用于5.0-5.9级地震的受伤总人数快速评估。

基于知识图谱与案例推理的水稻精准施肥推荐模型

目前水稻种植户的施肥行为存在一定的盲目性,会造成肥料浪费和环境污染等问题,对此该研究提出了一种基于知识图谱和案例推理的水稻精准施肥推荐模型,包括推荐定性的施肥方案和定量的施肥量两个阶段。首先,使用PairRE模型获取图谱中全部实体和关系的低维向量表示,并在此基础上依据待种植的水稻品种进行知识推理以得到定性的施肥方案;然后,结合实体向量检索出k个相似案例,通过k个案例进行组合预测,得出具体施肥量数值。由中国知网获取166个环境指标数值明确、施肥过程记录完整的水稻施肥事件用于模型的验证,结果表明,与测试事件的实际施肥方案相违背的部分仅占比10.76%;对于氮肥施用总量、磷肥施用总量、钾肥施用总量和氮肥基叶肥与穗肥运筹比例的预测精度分别达到了92.85%、82.61%、79.17%和90.92%。该施肥推荐模型能够输出详细的施肥方案和精确的施肥量,算法过程可解释性较强,可为水稻精准施肥推荐系统的设计提供支撑。

GA-CFS结合案例推理的轴承故障诊断

针对轴承故障诊断中知识难以获取的问题,提出了一种GA-CFS(Genetic Algorithm and Correlation-Based Feature Selection,GA-CFS)结合案例推理的轴承故障诊断方法。利用案例推理技术(Case-Based Reasoning,CBR)建立轴承故障案例库进行故障诊断。又针对案例推理技术中案例检索时遇到的属性冗余问题,以及难以人工确定关键属性及其权重的问题,采取GA-CFS方法对属性集合进行筛选,初步确定特征子集,再根据遗传算法确定各个子集中的特征的权重,最后根据特征子集及其权重选取符合要求的最佳特征子集,再用该特征子集构建轴承故障案例库,并通过实验验证了该方法的可行性。

融合知识和案例推理的铁路施工计划自动编排研究与应用

为提高施工计划编排的自动化水平,面向铁路EPC工程项目,提出融合知识图谱和案例推理的铁路施工进度计划自动编排方法。首先,分析铁路EPC工程结构并分解施工基本活动,提炼施工活动间的约束规则,构建施工进度计划编排知识图谱,基于图谱实例化自动生成各项目的施工活动序列。然后,基于案例推理智能选取工期指标,从工程数据库中提取工程量并计算各施工活动的持续时间。最后,以项目模板为窗口修剪进度计划,满足各项目的定制化需求。结果表明,该方法在施工活动序列生成及工期指标选取方面都有较高的准确率,比传统手工编排自动化水平高、方便实用。

城市形态生成设计的案例推理策略研究——以街区尺度为例

在数字化城市设计方法涌现的当下,基于案例推理的技术策略为城市形态设计拓宽了研究思路,也为城市数据的深度挖掘与利用提供了灵感。研究建立了街区尺度的形态案例库,并通过形态量化指标的计算与案例相似性检索,搭建起基于案例推理方法的形态案例匹配与生成设计框架。探索了数字技术背景下城市形态量与形的转化与生成策略,从而为数据驱动的城市设计决策提供帮助。

基于案例推理的曝气过程智能控制方法

为保证出水水质,降低运行成本,污水处理过程的优化需要动态更新污水处理过程操作变量的最优设定值。因此,提出使用进化算法对溶解氧的设定值进行优化,并结合案例推理(case-based reasoning,CBR),提出一种污水处理的曝气过程智能控制方法。首先,建立入水数据与出水指标的神经网络模型,针对不同工况,使用优化算法获取操作变量的优化设定值,建立动态案例库,使用最近相邻法于案例匹配过程中,将案例重用后取得操作变量的优化设定值应用于基准仿真模型1号(benchmark simulation model No.1,BSM1)中,并得到性能评价指标。根据性能评价指标,更新操作变量的优化设定值和神经网络模型。使用BSM1对优化系统进行仿真,优化系统较原系统曝气能耗减少了18.5%,同时出水水质(effluent quality,EQ)指标得到了改善。

绿色建筑设计决策支持系统研究--基于本体与案例推理技术融合视角

近年来,我国绿色建筑发展迅猛,但绿色建筑设计存在设计决策难、知识表示不统一、知识难以共享等问题,严重制约了我国绿色建筑的进一步发展。基于人工智能的研究范式,将本体和案例推理技术引入到绿色建筑设计决策中,建立绿色建筑设计本体、绿色建筑设计案例库以及绿色建筑案例检索机制,基于构建的决策原理开发绿色建筑设计决策支持系统,并开展案例研究验证系统有效性。本研究成果能够显著提高绿色建筑设计人员的工作效率和设计质量,推动我国绿色建筑的发展,助力建筑业“双碳”目标的如期实现。

基于案例推理的数字土壤制图

在湖北省黄冈市红安县华家河镇滠水河流域研究区选取包含12种土壤类型的31个典型案例点,借助土壤-景观推理模型(Soil-land inference model,SoLIM)Solutions软件平台,进行Sample-based推理,计算区域内任一位置对各土壤类型间的模糊隶属度,由此得到研究区内土壤类型图。选择研究区247个野外采样点进行验证,并进行精度对比。结果表明,推理得到的土壤类型图在空间分布上与原始土壤图相似,但与原始土壤图相比能够显示更多的细节信息;使用野外采样点验证结果显示,推理土壤图的总体精度达64.78%,比原始土壤图提高了6.55个百分点。案例推理的方法在土壤类型预测方面精度较好,选取典型案例能够更加直接有效地表达土壤学家的隐含知识,简化土壤-环境关系的获取过程,为后续相关研究提供可靠的方法和依据。

案例推理在通风空调工程投资估算中的应用研究

通过深入分析大量已建工程的成本数据,归纳总结工程历史成本数据应用原则的基础上,以通风空调工程成本数据为例,进行基于案例推理的投资估算研究。首先利用SPSS软件进行相关性分析,获取通风空调工程成本的重要特征属性及特征权重,建立基于案例推理的投资估算预测模型。然后对特征属性进行量化处理并利用ACCESS软件构建案例库。继而,采用VBA计算机语言程序构建初步搜索与高级检索程序以检索相似案例。最后,以与目标案例的相似度为权重进行修正,得出目标案例预测值。结合实例,验证该模型的有效性。基于案例推理的估算方法,可以有效解决通风空调分部分项工程的投资估算问题,误差较小。