自适应智能知识库系统程序设计语言的设计与实现-北京邮电软件学院

自适应智能知识库系统程序设计语言的设计与实现

作者: 时间:2016年04月22日 17:38 点击数:

研究单位:北京邮电大学软件学院

课题负责人:卢本捷

课题组成员:卢本捷 高惠 王贺

结题时间:2012年12月 本课题为北京邮电大学青年科研创新计划专项项目。

成果简介:

该课题考察了现有的Prolog程序语言解释引擎的工作模式,对最近出现的UCT算法进行改进,提出来以最优优先的搜索方式对Prolog引擎进行重新实现的方案。课题中给出了Prolog谓词的基于UCB算法的评估指标,并以此指标为启发函数指导引擎的搜索过程。新的Prolog引擎可以根据运行时刻的数据通过机器学习动态调整其搜索路径,具有更高的运算效率。该Prolog引擎被为自适应Prolog(Adaptive Prolog)。

本项目成功地把蒙特卡洛方法和逻辑推理方法结合在一起,使用了基于机器学习的自适应的最优优先搜索策略,从概率意义上大幅度提高了Prolog的工作效率,拓广了Prolog的应用范围。在不改变Prolog的表面基础结构的情况下,使得Prolog的运行模式动态可调整,并且对原有的普通Prolog程序保持兼容性,从而便于Prolog程序的升级,给这个古老的人工智能工具注入新的活力。该课题的研究成果对于在构建专家系统,基于领域的知识库等方面,相对于传统的Prolog引擎,具有更强的生命力和更广的应用范围。

课题实现了一个完整的Prolog集成开发环境,并以典型的案例验证了新引擎的有效性。

北京市昌平区北七家镇北京邮电大学宏福校区(102209) 010-58828027