该文提出了基于ＯＷＬ本体与Ｐｒｏｌｏｇ规则的平面几何知识库的构建方法，从而可形式化地表示平面几何中丰富的语义信息．一方面，用类型、定义域、值域、分类、属性、实例等本体描述来表达结构化的知识，为领域内概念与概念之间关系的描述提供形式化的语义；另一方面，用Ｐｒｏｌｏｇ规则来解决本体不能有效表达的诸如属性之间的关系和操作等问题，从而支持复杂关系间的推理．在此基础上，用Ｐｒｏｔéｇé和Ｐｒｏｌｏｇ构建了一个基于本体和规则的平面几何知识库．实验证明：此知识库可实现知识和语义层次上的信息查询，还可进行复杂问题求解，其丰富的语义描述和混合推理能力弥补了传统知识库的不足．

这个程序是我花了很长时间才完成的，而且可以通过仿真程序仿真出来的，这些程序虽然不是很好，但是是我的辛勤果实

（3）多输入多规则模糊推理 以二输入为例，对于多规则的情况，规则库可以描述为： R： R1：IF x is A1 and y is B1 THEN z is C1; R2：IF x is A2 and y is B2 THEN z is C2; …… Rn：IF x is An and y is Bn THEN z is Cn; 则当二维输入变量的模糊取值分别为A*和B*时，根据R推理得到的模糊输出C*等于所有根据Ri推理得到的模糊输出Ci的并集。 2.7 模糊推理

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爱因斯坦问题是开发大脑的一个益智题，很有意思，感兴趣的朋友可以下来试着做一下，考推理的

SATNet• 使用可区分的可满足性求解器桥接深度学习和逻辑推理。 这个软件库包含源代码重现实验中ICML 2019纸由， ，和。 什么是SATNet SATNet是可微分（平滑）的最大可满足性（MAXSAT）求解器，可以集成到较大的深度学习系统的循环中。 该（近似）求解器基于快速坐标下降法来求解与MAXSAT问题相关的半定程序（SDP）。 SATNet如何运作 SATNet层将已知MAXSAT变量的离散或概率分配作为输入，并通过权重为S的MAXSAT SDP弛豫输出未知变量的分配猜测。 下图显示了该层正向通过的示意图。 为了获得后向通行证，我们通过SDP松弛来进行分析区别（有关更多详细信息，请参见本文）。 实验概述 我们表明，通过将SATNet集成到端到端学习系统中，我们可以以最少的监督方式学习挑战性问题的逻辑结构。 特别是，我们表明我们可以： 使用单比特监督学习奇偶校验功能（传

安装pygraphviz教程，win和mac都可，对因果推理框架画的框架图有用

纯业余爱好，自己编程做出的一个模拟双色球攻击推算机，经过实践测试，中三等奖的概率大概为150545次，同时随机选取一组号码作为下期号码。

数字推理题725道详解

我们介绍了带变分推理的贝叶斯卷积神经网络，这是卷积神经网络（CNN）的一种变体，其中权重的难处理的后验概率分布是由Backprop的Bayes推断的。 我们证明我们提出的变分推断方法是如何实现的性能相当于频率论推理在几个数据集（MNIST，CIFAR10，CIFAR100），如所描述的相同结构。 贝叶斯vs频频方法中的过滤器权重分布 整个CNN的全贝叶斯视角 图层类型 该存储库包含两种类型的贝叶斯lauer实现： BBB（Backprop的Bayes）： 基于。 该层分别对所有权重进行采样，然后将其与输入组合以从激活中计算出一个样本。 BBB_LRT（使用本地重新参数化技巧的Backprop进行Bayes操作）： 这一层与本地重新参数伎俩结合贝叶斯通过Backprop。 这个技巧使得可以直接从激活中的分布中采样。 制作自定义贝叶斯网络？ 要创建自定义贝叶斯网络，请继承layers.m