时空约束下任务驱动的遥感影像发现案例推理方法

遥感应用任务与遥感影像的关联关系在时空约束下非常复杂,难以抽象且不易精确建模。通过任务发现遥感影像的方法直接在遥感应用任务和遥感影像之间建立关联,不仅关联关系维护困难,而且忽略了时空因素的影响,导致查询准确率不高。利用基于案例的推理技术,将难以抽象成规则和精确建模的任务与遥感影像在时空约束下的关联隐含在案例中,设计相应的类比推理模型,实现通过任务智能检索相关遥感影像。原型系统实验表明了该方法的可行性,并提升了遥感影像数据的服务效果。     

类比方法能否再证寒武纪生命大爆发?

用社会领域能够证明的思想大涌现事实,即中国先秦(春秋战国时期)和古希腊哲学思想在人类进入全新世特定历史阶段大涌现的史实,用类比方法再次证明了地质历史时期寒武纪生命大爆发存在性,从而加强了用归纳法得出的寒武纪生命大爆发论的可靠性。经过细致严谨的研究,寒武纪生命大爆发经历了一个较长的历史时期,这个历史时期相对于历史长河是较短的,给人以"突然出现"的假象,而思想大涌现同样经历了一个较长的历史时期(公元前约700年至公元前约200年)。在用类比方法论证寒武纪生命大爆发的基础上,进一步指出了生命大爆发论是对达尔文进化论的发展,而不是挑战。研究意义在于再次揭示了自然科学和社会科学之间的普遍联系,再次展示了用社会科学研究成果来解决自然科学领域问题这一思想和工作方法的可行性和价值。     

基于实例类比推理的边坡稳定性评价方法

基于工程实例,利用边坡工程经验、类比推理原理,建立基于实例类比推理的边坡稳定性评价方法。文中基于工程经验,提出了一种新的归一化效用函数,将不同量纲的原始评估指标值转换到[-1,1]区间,同时尽可能地将指标值转换成效益型指标,使其更好地体现“奖优罚劣”。还定义了一种新的实例类比推理计算方法,使其能更好地体现实例之间的距离与差异。实例分析结果说明,所提出的方法不仅有效,而且简单实用。     

采用案例类比推理进行道路网智能选取

自动制图综合的智能化研究因受人类复杂思维制约,长期以来成为研究的薄弱环节。从人类学习和认知角度,借鉴人工智能领域基于案例推理学习的成果,提出一种基于案例类比推理的道路网智能选取新方法。该方法将制图专家对某区域道路网的交互选取结果作为参考标准,对其进行结构化描述并构建和转化为案例库;计算机采用一定的简化算法和泛化算法对该案例库进行分析和学习,获取检索效率更高和适应样本能力更强的案例模型库;计算机在对相似道路网自动选取时,根据获取的案例模型库,采用基于案例类比推理的方法,分析获取相应的解决方案,进而完成道路网智能选取。与已有研究成果相比,本方法以案例及其泛化模型来模拟专家思维,以计算机对案例模型的类比学习来进行相似道路网自动选取,弥补了传统道路网选取中智能性差的缺陷,为自动综合智能化研究找到了一条可行途径。论文最后对本方法的科学性和适用性进行了验证,并对实验结果做了分析和评价,同时指出了存在问题和进一步研究方向。     

道路网智能选取的案例类比推理法

从人类学习和认知角度,借鉴人工智能领域基于案例推理学习的成果,提出一种基于案例类比推理的道路网智能选取新方法。该方法将制图专家对某区域道路网的交互选取结果作为参考标准,对其进行结构化描述并构建和转化为案例库;计算机采用一定的简化算法和泛化算法对该案例库进行分析和学习,获取检索效率更高和适应样本能力更强的案例模型库;计算机在对相似道路网自动选取时,根据获取的案例模型库,采用基于案例类比推理的方法,分析获取相应的解决方案,进而完成道路网智能选取。与已有研究成果相比,本方法以案例及其泛化模型来模拟专家思维,以计算机对案例模型的类比学习来进行相似道路网自动选取,增强了道路网选取中的智能性。最后对本方法的科学性和适用性进行验证,并对试验结果作分析和评价,同时指出了存在的问题和进一步的研究方向。     

边坡稳定性类比评价的定量实现

岩土边坡是一个受多因素影响、随时空变异的动态系统 ,它具有数据有限、不确定和没有原型等特点 ,因此 ,已有成功经验知识的运用在边坡稳定性评价中具有重要的意义。本文基于类比推理和灰色系统理论 ,提出了一种定量开发利用经验知识的新方法 ,并将其成功地应用于边坡稳定性分析和评价。结果表明 ,在运用经验知识方面 ,该法与目前广泛使用的神经网络方法有异曲同工之妙。此外 ,本文所提出的方法还具有简单、方便和实用等许多优点。     

基于类比的房产面积知识推理

借鉴类比推理的逻辑方法并应用在房产测量的房产面积识别中。在具备相关知识的前提下,通过知识表示、类比检索、类比映射和类比转换过程,可以对复杂或不易认定的产权面积空间对象进行分析和推理,为尽可能准确地识别房产面积提供科学可行的路径。