【管理数学领域中的问题求解与知识获取研究符号积分求解与学习系统ISLS】李红.pdf

本文阐述了一个具有学习功能的符号积分求解系统ISLS。在该系统中,我们开发了类比求解机制一一将类比技术应用到同一领域内的问题求解过程中去.在本文中,我们给出了类比源识别过程所应遵循的三条原理和一条原则:提出了反应块、关键子结构、附属子结构等概念,指出了它们与同题状态的一般子结构在地位上的差别,以及它们在类比源的识别过程中所产生的突出作用,并在类比的充实过程中给出了反应块与附属子结构的生成算法。本文还给出了一种新的解法序列分割方法,用于类比源的获取及存贮。

3类比映射的建立 3类比的评价.3类比的充实3 小结.第四章求教子系统 4 单步求教 39 4 全程求教第五章系统运行实例 5 获取类比源 5 积分求解 47 5 类比充实 5 其他例子结束语参考文献

第二阶段从70年代开始,到70年代中期。研究的主要目标是模拟人在概念上的学习过程,这一阶段的代表工作有winston的结构学习系统.Michalski以及Hayes-Roth等人的基于逻辑的归纳学习系统。这类学习系统虽然取得了很大成功,但学习的只是单个概念并且大部分处于理论研究和建立实验模型阶段.第三阶段从70年代中期开始,到80年代后期。这一时期研究领域扩展为学习多个概念以及研制多种学习方法。学习系统已和多种应用系统紧密结合起来,在实际应用中发挥了重要作用,这一时期是机器学习蓬勃发展的时期,第四阶段从80年代后期开始。