lpss双层网络模型

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1、学位论文独创性声明本人所呈交的学位论文是我在导师的指导下进行的研究工作及取得的研究成果。据我所知，除文中已经注明引用的内容外，本论文不包含其他个人已经发表或撰写过的研究成果。对本文的研究做出重要贡献的个人和集体，均已在文中作了明确说明并表示谢意。作者签名：学位论文使用授权声明本人完全了解华东师范大学有关保留、使用学位论文的规定，学校有权保留学位论文并向国家主管部门或其指定机构送交论文的电子版和纸质版。有权将学位论文用于非赢利目的的少量复制并允许论文进入学校图书馆被查阅。有权将学位论文的内容编入有关数据库进行检索。有权将学位论文的标题和摘要汇编出版。保密的学位论文在解密后适用本规定。学位论文作者

2、签名：页久导师签名：7笔，匕易手日期：趁!竺!!．∥摘要本文将事例推_}m(CBR)、基于本体的建模方法引入学习支持系统(LPSS)中，用人工神经网络的方法改造这两种技术，研究并设计了LPSS双层网络模型。本模型包括自适应本体网络层和CBR领域知识层。自适应本体网络层把本体网络结构转化为Hopfield网络结构，使信息处理在本体论的基础上充：宁利用了Hopfield网络的推理功能。CBR领域知识层是在CBR理论的基础上，根据LPSS系统要求，设计的LPSS事例推理的三层结构。LPSS双层模型实现了LPSS的用户问题处理功能和用户信息适应功能，使得LPSS不仅能够”理解”用户的问题，而且能够适应

3、用户对问题解答的接受水平和接受习惯，提高了LPSS的针对性和适应性。【关键词】L?SS双层网络模型事例推理本体人工神经网络AbstractLPSS，shortforLearningPerformariceSupponSystem，jspresentedtoprovidethebestassistancewheneverclientsneed．ThispaperpresentsDouble—layerNetworksModulet0implementLPSSbyintegratingCBRreasoningandOntologywithNeuralNetworks．Thearchitecture

4、ofthismoduleconsistsofAuto—adaptiveOntologyLayerandCBRLayenToenhanceadaptiveabi(ityofLPSS，Auto-adaptiveOntologyLayerisbasedonOntologymodelingmethodologyandrestructuredbyHopfieldNetwork．CBRlayeoatripie—layerstructure，aimsatbetterunderstandingoftheproblemdescriptions．Basedonthismodule?LPSScanunderstan

5、dclientsjconcerns

6、adaptingitselftoclients‘learningabilityandprovidingthemostefficientsolutiontimelyandindividuallyKeywords：Double-layerNetworkforLPSS，CBR，Ontology，ANN1．1问题的提出第一章概述从1956年M．MaCarthy在美国召开的利用计算机模拟人类智能行为的学术会议上提出”人工智能”丌始，人们便对人工智能展开了全面深入的研究。在研究中，人工智能研究人员逐渐意识到，用人工智能系统来解决现实社会中各种复杂的问题是非常困难的。于是

7、，70年代针对特殊领域知识的人工智能研究逐渐受到人们的重视。1965年，第一个专家系统DENRAL问世。随后，数学专家系统MACSYMA等基于不同领域知识的专家系统不断涌现。计算机的应用使得人们能够把知识存储在计算机上，这结束了几千年来人类只能把获取的知识存储在书籍上的历史。1977年在国际人工智能会议上EdwardA．Feigenbaum提出”知识：[程”这一概念后，人们开始了对如何高效地获取和使用知识的研究，人工智能的研究步入了对知识工程科学的研究阶段，并建立了一门新的实验性学科一一知识二二程。知识工程带动了以计算机辅助教学为基础的智能教学研究的发展。人工智能和知识工程研究的显著成果为智能

8、教学奠定了研究基础。智能教学系统涉及到知识表示、推理技术、机器学习、自然语言‘理解、信息智能检索等等诸多问题，因此它还是～个复杂的问题，。以1977年Stanford大学医学专家系统MYCIN的智能教学系统GUIDON为代表，研究人员在智能教学系统的设计原理、实现方法，以及专家系统在智能教学中的应用等领域进行了深入研究并取得了许多成果，如：帮助学生分析句子的ILlDA系统和航海设备教学的STEAM