实例智能体模型的研究

文中针对传统基于实例推理系统中实例的被动等待被检索的问题，提出将实例构造为具有知识、目标和能力的可自主运行的实例智能体，从而可以提高实例推理系统的性能和问题求解能力，并详细讨论了实例智能体的结构、推理过程和实例智能体之间的协商过程．

多智能体实例检索控制模型的研究

引言基于实例的推理(Case一Based Reason,ng,eBR)是基于利用以往求解类似问题的以实例形式表示的经验知识进行推理,从而获得当前问题求解结果的一种推理模式Llj,它克服了传统的基于规则推理系统的知识难于获取和推理的脆弱性等缺陷,已广泛应用于各种问题求解的领域。一般来说,CBR的推理过程包括问题特征的抽取、相应实例检索、实例的改写与调整、方案的评价和新实例的存贮等基本步骤〔,一2〕。

基于实例推理系统的多智能体模型研究

1 引言基于实例的推理(Case-Based Reasoning-CBR)是一种利用以往求解类似问题的以实例形式表示的经验知识进行的推理,以获得当前问题求解的结果。一般来说,CBR的推理过程包括问题特征的抽取、相应实例检索、实例的改写与调整、方案的评价和新实例的存贮等基本步骤。

基于CBR和MAS的分布式故障诊断系统模型研究

近年来 ,基于多Agent的分布式智能系统已成功地应用于众多领域 .将CBR技术和MAS技术应用于分布式故障诊断系统 ,提出了一种基于CBR和MAS的分布式故障诊断系统模型 ,并着重研究了模型中各Agent及组成部分的功能和它们之间的协调合作问题 .

协同教育规划中的多主体动态协调

协同规划系统性能好坏的重要标志之一 ,即确保多个主体协调一致的问题求解。为此 ,本文提出了一个面向黑板的混合推理多主体系统结构 ,其中 ,基于事例推理实现多主体动态协调 ,用以解决由于主体间冲突所引起的系统控制问题。分析和讨论了主体间动态协调方式和协调过程以及基于事例的推理技术的实现方法。