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基于Agent的专家系统推理模型
陶倩1; 马刚2; 史忠植2
2013
发表期刊智能系统学报
ISSN1673-4785
卷号8.0期号:002页码:135
摘要针对传统专家系统推理模型结构在知识获取方面适应性差的现状,从系统科学的视角,运用复杂适应系统理论,对传统专家系统的结构及运行机制进行了改进.引入Agent来模拟人脑中的神经元,用来承载专家系统中相互作用的知识,然后,基于Multi-Agent之间的相互作用来构建复杂适应的专家系统推理模型.从而,将专家系统中的知识获取机制、知识库、推理机三者统一于由Multi-Agent进行相互作用的复杂适应系统之中.通过设计体育赛事申办决策专家系统的原型,进行了专家系统推理模型的验证.原型运行结果表明:基于Multi-Agent的专家系统推理模型结构能够有效地提高专家系统知识获取的适应性.这为研究更加接近人脑智能的专家系统提供了崭新的研究思路.
关键词Agent 推理模型 专家系统 体育赛事
语种英语
文献类型期刊论文
条目标识符http://119.78.100.204/handle/2XEOYT63/25759
专题中国科学院计算技术研究所期刊论文_中文
作者单位1.上海体育学院
2.中国科学院计算技术研究所
推荐引用方式
GB/T 7714
陶倩,马刚,史忠植. 基于Agent的专家系统推理模型[J]. 智能系统学报,2013,8.0(002):135.
APA 陶倩,马刚,&史忠植.(2013).基于Agent的专家系统推理模型.智能系统学报,8.0(002),135.
MLA 陶倩,et al."基于Agent的专家系统推理模型".智能系统学报 8.0.002(2013):135.
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