摘要：因果效应定量描述变量间的影响作用,在许多现实任务中发挥着重要作用.辨识因果效应需要依赖已知的因果关系.一种确定因果关系的主流方法是引入干预信息,即通过人为干预某些因素而获取的信息.鉴于实际干预通常会带来巨大的成本,本文提出利用易于获取的专家知识替代干预,通过设计形如“在XX干预下,目标变量的值相较不干预时增大还是减小?”的问题并向专家咨询,确定因果关系,进而辨识因果效应.尽管每次专家返回的信息量少于干预信息,但通过一定次数的咨询,本文方法可以达到与使用干预信息方法相近的因果效应辨识效果.实验验证了上述结论.

摘要：教学兼具科学与艺术的双重特性,因此,作为其组成部分之教学设计也在规则与创造、理性与直觉、科学与艺术的张力中显现着独特的魅力。教学设计专家在设计的产品、设计实践以及教学的问题解决等方面共享着若干重要特征,以这些特征为基础,探究新手设计者向专家设计者的转变与发展之路,对于教师的专业发展无疑具有重要的启示及借鉴意义。

摘要：通过系列纸样的绘制实验及对相关数据的分析,确定了变形亚基本纸样的关键数据———袖窿弧线的内凹量与其他相关数据之间的比例关系,从而建立了宽松类服装样板数据系统的示范性数学模型,为宽松类纸样设计智能化程序提供专家知识.

摘要：通过对西装纸样设计专家经验的总结,运用服装结构设计的基本原则和方法:"比例和平衡",建立了西装纸样设计专家知识的"多米诺律"思想,并实现了数字模型平台,为建立完整的西装纸样设计专家知识系统提供了理论和实践基础.

摘要：电磁目标表征是电磁空间态势感知中的一项共性基础性问题。早期目标表征基于专家经验知识,需要设计者具有较强的专业背景与先验知识,其在复杂信号环境下的性能不佳。近年来发展起来的深度学习为复杂电磁环境下的目标信号表征提供了新的途径,它通过模拟人脑的深层结构建立机器学习模型,以端到端的方式自动表征和处理目标数据,在电磁目标检测、分类、识别、参数估计、行为认知等感知任务中显示出良好的性能。然而,深度学习严重依赖海量高质量标注数据,在现实电磁环境中存在一定局限。将知识融入智能系统一直是人工智能的研究方向,结合知识与数据进行电磁目标表征,将有望提升目标感知精度与泛化能力,正在成为电磁目标表征中新的方向。本文回顾了电磁目标表征技术的发展过程,对新的知识-数据联合驱动的电磁目标感知范式进行了展望。

摘要：通过分析武汉地区深基坑开挖支护选型专家知识的特点，本文提出了产生式规则新的形式，并从问题求解的角度，论述了专家知识的描述及组织情况。

摘要：[目的/意义]从信任视角对比用户对数据智能与专家知识的感知,有助于了解用户当前对这两类典型的决策信息源的信任状态及差异,进而为数据智能的深化应用、数据智能与专家知识的有效融合提供建议。[方法/过程]基于信任的经典二维度划分,即认知信任和情感信任,设计包含两对、四个潜在变量的测量量表。采用问卷调查法,获取342份有效样本,利用描述性统计和配对样本t-检验方法进行数据分析。[结果/结论]研究发现,用户对数据智能的认知信任显著高于专家知识,而对数据智能的情感信任显著低于专家知识。

摘要：衬衫是男士穿着的必备单品,本文结合市场需求,以企业化男士内穿衬衫衣身为研究对象,针对其纸样设计自动生成技术的专家知识进行研究。多米诺思想是整个专家知识系统的构建基础,并结合服装结构设计的比例、平衡原则与常量控制,确定企业化内穿衬衫纸样设计专家知识的参数及关系式,为其自动生成软件程序设计和衬衫纸样数字化实现提供可靠的专业参数支持。

摘要：专家知识提取是长期以来遥感专家系统分类器应用过程中存在的瓶颈问题,该文重点解决如何实现贝叶斯专家系统分类器中专家知识自动提取和知识库建立的问题。基于参考样点统计分析得出的规律,提出专家知识与参考信息间关系的假设,并设计专家知识自动提取方法,即分类类型先验概率和条件概率估计方法。为了验证专家知识自动提取方法的准确性和有效性,应用模拟数据和实际研究区域数据进行分类并评价其精度。结果表明,基于参考样点统计分析能够获得较高精度的各类型分布先验概率和条件概率,从而实现专家知识自动提取,有效解决现有贝叶斯专家系统分类器中存在的瓶颈问题。

摘要：0 引言在水泥生产过程中,回转窑内的情况主要由3个基本变量表示出来:①烧成带温度,它对水泥质量有决定性影响;②窑尾温度,它主要影响操作的稳定性;③废气中含氧百分数,它影响着燃烧情况和燃料效率.然而,影响它们的因素很多,如窑速、喂煤量、排风机速度及生料下料量等,并且这些量的调节又要相互配合.在中小型水泥厂主要靠人工观火来控制,人为因素影响较大,常常存在着调节不及时、调节量过大的现象,使窑的热工参数波动范围较大,直接影响着煅烧熟料的质量和产量.为使回转窑稳定运转,提高水泥的产量和质量,特设计了基于专家知识的水泥回转窑模糊控制器.