随着万维网和在线社交网站的发展,规模大、结构复杂、动态性强的大规模网络应用而生.发现这些网络的潜在结构,是分析和理解网络数据的基本途径.概率模型以其灵活的建模和解释能力、坚实的理论框架成为各领域研究网络结构发现任务的有效工具,但该类方法存在计算瓶颈.近几年出现了一些基于概率模型的大规模网络结构发现方法,主要从网络表示、结构假设、参数求解这3 个方面解决计算问题.按照模型参数求解策略将已有方法归为两类:随机变分推理(stochastic variational inference)方法和在线EM(online expectation maximazation)方法,详细分析各方法的设计动机、原理和优缺点.定性和定量地对比、分析典型方法的特点和性能,并提出大规模网络结构发现模型的设计原则.最后,概括该领域研究的核心问题,展望未来发展趋势.

案例推理是通过寻找与之相似的历史案例，利用已有经验或结果中的特定知识即具体案例来解决新问题。mycbr处理本体文件，通过设置规则参数，实现案例推理，案例推理是实现人工智能的重要部分。

本文研究了由左连续三角模所生成的直觉三角模的性质,给出了与直觉三角模相伴随的剩余型直觉蕴涵算子的等价刻画,揭示了直觉模糊蕴涵算子和模糊蕴涵算子的关系.结合模糊推理的三Ⅰ方法,针对剩余型直觉蕴涵算子,提出直觉模糊推理IFMP问题的三Ⅰ方法和分解方法,给出两种方法的求解公式,并讨论了它们的还原性,证明了三Ⅰ方法和分解方法具有良好的还原性.最后提出了IFMP问题的α-三Ⅰ方法,并给出相应的算例分析.

基于粗糙案例推理的金锑矿物泡沫浮选加药量匹配研究

基于贝叶斯推理的递归算法在线更新基于信念规则的管道泄漏检测专家系统

随着射频功放非线性对射频前端的影响日益增大,使得功放建模变得越来越重要。提出了一种自适应模糊小波神经网络模型结构,并利用改进的粒子群优化算法,建立有记忆的功放模型。将小波函数融入到自适应模糊推理系统的模糊规则中,得到新的网络模型;在粒子群算法中引入最差位置影响因子,提高搜索效率,并进一步简化,忽略粒子的速度项,同时采用与适应度函数值相关的动态变化惯性权重,加快了收敛速度,避免出现"早熟"现象。仿真结果表明:该方法建立的功放模型误差小、精度高,能够有效地表征功放特性。

它是一个使用sun公司Java语言编写的脚本环境，由Ernest Friedman-Hill在加拿大Livermore的Sandia National Laboratories里完成。使用JESS，用户可以通过输入陈述性的规则来进行知识推理形成Java软件。JESS是一个小型、轻型并且十分快速的规则引擎。他强大的脚本语言能够给你所有的Java的API（应用程序接口）。JESS包括一个基于Eclipse平台的完全特征化的开发环境。

华东政法大学《逻辑》复习知识点总结

银行从业资格【判断推理】讲义

在这次演讲中，我将介绍我们在学习知识图推理逻辑规则方面的最新进展。逻辑规则在用于预测和推广到其他任务时提供了可解释，因此是学习的关键。现有的方法要么面临在大搜索空间中搜索的问题(如神经逻辑编程)，要么由于稀疏奖励而无效优化(如基于强化学习的技术)。为了解决这些局限性，本文提出了一个称为RNNLogic的概率模型。