復(fù)雜邏輯與計算推理引擎的設(shè)計及其在函數(shù)問題的應(yīng)用.pdf

1、近年來，隨著人工智能技術(shù)的飛速發(fā)展，許許多多專家學(xué)者開始將注意力集中在人工智能技術(shù)與教育的結(jié)合上。利用人工智能技術(shù)定義全新的教育模式，實現(xiàn)計算機自動求解、自動輔導(dǎo)等功能，為學(xué)生提供快速、公平、系統(tǒng)并且量身定制的教育資源。這對提升教育質(zhì)量，降低教育成本和創(chuàng)新教育模式有著十分重要的意義。本論文的研究內(nèi)容是僅在輸入原始初等數(shù)學(xué)題目的基礎(chǔ)上，對題目進行自動類人求解，簡稱“高考機器人”。它主要包含如下幾點：
　　1)復(fù)雜邏輯與計算推理引擎的

2、研究和構(gòu)建
　　主要研究復(fù)雜邏輯與計算引擎的組織結(jié)構(gòu)與核心算法設(shè)計，針對出現(xiàn)問題給出相應(yīng)解決方案。從復(fù)雜邏輯推理引擎研究與構(gòu)建，復(fù)雜邏輯與計算推理和類人求解三個方面分析了復(fù)雜邏輯與計算推理引擎的結(jié)構(gòu)和組成等內(nèi)容。其中以引擎搭建部分為重點，講述了三種不同的復(fù)雜邏輯推理組織方式，并采用“先正后逆”推理方式構(gòu)建推理引擎。隨后研究了推理引擎與符號計算平臺之間的聯(lián)系，通過符號計算提供的計算服務(wù)為具體的問題的計算推理打下支撐。類人求解中，在推

3、理的基礎(chǔ)上，設(shè)計基于DFS的搜索算法，重構(gòu)類人求解過程。
　　2)初等數(shù)學(xué)函數(shù)問題的知識表示
　　在自然語言處理(Nature Language Process，NLP)的支持下，本文主要研究對初等數(shù)學(xué)中的函數(shù)問題進行基于一階謂詞邏輯的知識建模。通過統(tǒng)計、整理和分析，將函數(shù)知識大致分為三類：實體知識，屬性知識，實體與實體之間關(guān)系的知識。
　　3)初等數(shù)學(xué)函數(shù)問題的推理規(guī)則
　　以函數(shù)問題為代表的代數(shù)知識推理，具有

4、與幾何知識推理完全不同的特性：計算性和開放性。計算性是指推理依據(jù)體現(xiàn)在計算結(jié)果中，是典型的“予理于算”。開放性是指推理知識不收斂，是一個無限擴張的集合?；诖颂攸c，在函數(shù)問題的規(guī)則推理中采用規(guī)則流推理和普通規(guī)則推理相結(jié)合的方式。規(guī)則流允許用戶自定義流程結(jié)構(gòu)以規(guī)定規(guī)則匹配執(zhí)行順序；普通規(guī)則只需LHS條件滿足匹配就能執(zhí)行RHS。在普通規(guī)則的研究中，將規(guī)則劃分為計算規(guī)則、邏輯規(guī)則和聯(lián)想規(guī)則。
　　利用本文提出推理引擎組織結(jié)構(gòu)和相關(guān)理論方