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文檔簡介
1、知識表征和基于知識的推理是人工智能領(lǐng)域的重要研究內(nèi)容,合理的知識表征方法和推理機制有助于提升智能系統(tǒng)解決問題的能力,尤其是當問題具有領(lǐng)域不受限的特征時。然而,傳統(tǒng)的知識表征方法和問題求解機制長期以來只能在特定的領(lǐng)域內(nèi)取得成功的應(yīng)用,在面對領(lǐng)域開放的問題求解時,往往不能取得較好的效果。基于知識的問題求解需要一個語義豐富的概念系統(tǒng)。人類認知系統(tǒng)的核心恰是一個語義相對完備的概念系統(tǒng)以及與之相匹配的推理機制。人類概念系統(tǒng)是由概念以及概念之間的依
2、賴關(guān)系構(gòu)成的,人類的認知能力皆來源于此。因此,對人類的概念系統(tǒng)以及推理機制的研究在提高基于知識的系統(tǒng)進行領(lǐng)域不受限的問題求解方面具有積極的作用。在神經(jīng)科學(xué)領(lǐng)域和心理學(xué)領(lǐng)域有很多與人類問題求解機制相關(guān)的優(yōu)秀研究成果值得借鑒,如神經(jīng)科學(xué)領(lǐng)域關(guān)于腦神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)的研究和心理學(xué)領(lǐng)域關(guān)于語義記憶的研究等。由于研究的動機和方法等方面的差異,神經(jīng)科學(xué)和心理學(xué)研究還缺少關(guān)于知識存儲和算法實現(xiàn)機制等方面的考慮。本文在充分吸收這些相關(guān)優(yōu)秀研究成果的基礎(chǔ)上,
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