论文成果
基于实体-关系-问题的Agent结构与推理模型
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  • 论文类型:期刊论文
  • 发表时间:2013-07-24
  • 发表刊物:情报学报
  • 收录刊物:PKU、ISTIC、CSSCI
  • 文献类型:J
  • 卷号:32
  • 期号:7
  • 页面范围:724-732
  • ISSN号:1000-0135
  • 关键字:智能Agent;知识表示;实体-关系-问题
  • 摘要:提出了一种新的知识表示方法,即实体-关系-问题(Entity-Relation-Problem,E-R-P)知识表示体系,进而给出了一种基于E-R-P知识表示体系的Agent结构与推理模型ERPBAM.该模型具有简单、直观、灵活、通用等特点,解决了以往Agent结构与推理模型因基于复杂的符号表示与推理而显得过于复杂的问题,并具有处理推理过程中涉及到的各类信息,尤其是模糊信息的能力.同时,由于E-R-P知识表示体系综合了客观事物系统及现实问题知识的表示,使得ERPBAM中Agent的结构与推理过程更好地融为一体,其实现代码变得高效而紧凑.构造了一种基于ERPBAM的智能Agent--ERPBIA.鉴于ERPBAM的特点,ERPBIA的构造过程变得简单,且具有以简单、高效的方式代替人类进行建模、推理、制定决策的能力.

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