基于實例模型的知識推理及其在自動閱卷系統(tǒng)中的應(yīng)用.pdf

1、腦力勞動的主要特點之一是推理功能。計算機產(chǎn)生智能行為的關(guān)鍵之一,在于實現(xiàn)自動推理。我國在自動推理尤其是初中幾何的自動推理領(lǐng)域取得了卓越的成就。本文擬利用CBR技術(shù)實現(xiàn)初中幾何的知識推理。本文通過深入分析與研究初中幾何推理的特點、CBR的特點以及面臨的一些通用的難題，提出一系列可行的方法，實現(xiàn)初中幾何基于實例模型的反向鏈推理。并將其應(yīng)用于初中數(shù)學(xué)的自動閱卷系統(tǒng)。
　　本文的主要工作與創(chuàng)新點主要有：
　　?實現(xiàn)了初中數(shù)學(xué)知識的形

2、式化表示。根據(jù)初中數(shù)學(xué)中知識的特點，提出了一種分層的初中數(shù)學(xué)形式化表示方法。將初中數(shù)學(xué)的知識分為個體、原子命題、實例三層，三層從左向右依次嵌套，原子命題的表示以個體為基本元素，實例的表示又以原子命題為基本元素。
　　?實例檢索是CBR中一個非常關(guān)鍵的環(huán)節(jié)，對CBR的效率與精確度有很大影響。本文為實例定義了一個索引，并在索引的基礎(chǔ)上實現(xiàn)了一個實例與當(dāng)前環(huán)境的相似性度量。然后提出了根據(jù)實例的謂詞類型對實例實行分存儲的實例庫構(gòu)造策略。最

3、后在實例庫與相似性度量的基礎(chǔ)之上，研究并得到了一個行之有效的面向反向推理的實例索引機制。
　　?檢索到的實例由于與當(dāng)前環(huán)境不一致，因此并不能直接用于當(dāng)前環(huán)境，因此我們在應(yīng)用實例之前要進行適應(yīng)性修改（同一化）。但是CBR中適應(yīng)性修改并沒有一個通用的算法，必須要具體領(lǐng)域具體分析。本文根據(jù)初中幾何基于實例的實例反向推理的特點，提出了一套從實例到當(dāng)前環(huán)境的點與變量的映射獲取方法，并根據(jù)此映射對實例進行點和變量的替換，從而使實例的環(huán)境與當(dāng)前