Knowledgerepresentationandinferenceisanimportantresearchareaofartificialintelligence.
知识表示及推理是人工智能的重要基础研究领域.
互联网
BasedonXML,arepresentationmethodforruleknowledgeisproposed.
首先,提出了基于XML的规则知识表示方法.
TheotherisAQ,inwhichtheknowledgerepresentationisproductionrules.
另一类是AQ算法,其知识表示是产生式规则.
XMLknowledgerepresentationbasedonobjectandsemanticnetwork,isputforward.
其次,研究了知识表示的现状,提出了基于对象和语义网络的XML知识表示方法.
Faultdiagnoseexpertsystem'sKnowledgeexpressionformisobject-orientedframe.
故障诊断专家系统的知识表示形式采用面向对象的框架结构.
KnowledgerepresentationplaysanimportantroleinAIandES.
知识表示是人工智能与专家系统中的重要问题.
KnowledgerepresentationforAIsystemoflargescaleisdifficultintheapplicationofAI.
大型AI系统的知识表示方法是人工智能应用的难点.
Researchonknowledgerepresentationandreasoningmechanismfordistributeddecisionmakingisachallengetask.
对分布式决策知识表示和复杂推理机制的研究是一项富有挑战和前沿性的研究课题.
Object-orientedknowledgerepresentationmethodisnowmoreandmoreappliedintheconstructionofexpertsystem.
面向对象的知识表示方法已越来越多地应用于专家系统的建造中.
Becauseeverycasebaseiscreatedwithontologicalcommitmenttoshareontology,knowledgeintegrationachievedeffectively.
各案例库的知识表示都遵循共享本体约定,实现了知识集成.
KnowledgerepresentationandReasoningmechanismhavebeenthefocusingtopicsofArtificialIntelligenceandIntelligentManagement.
知识表示和推理机制一直是智能管理领域的前沿课题.
Knowledgedatabaseandrationalcontrolpolicywereconstructedbasedonproductionruleanddeductiveratiocinate.
基于产生式规则的知识表示方法及基于演绎式推理的推理方式,建立了知识库和推理控制策略.
Knowledgeacquisition,knowledgerepresentationandknowledgeutilization,thosearethreeissuesinknowledgeengineering.
知识获取、知识表示、知识运用是知识工程中的三大问题.
Manyknowledgerepresentationshavebeenpresented,thosehaveanddrawbacks,areusefulinsomedomainissues.
人们已经提出了很多知识表示方法,这些方法各有优缺点,分别适用于不同的领域问题.
Asarepresentationofknowledge,productionruleiswidelyusedinintelligentsystem.