結(jié)合規(guī)則推理（rule-based reasoning,RBR）和案例推理（case-based reasoning,CBR）的混合推理是人工智能領域新的研究熱點。國內(nèi)外學者在混合推理領域做了大量理論和應用研究工作,然而現(xiàn)有研究大多面向特定業(yè)務問題,從算法設計到算法應用上都存在耦合度高、可移植性差、處理性能低等不足。在云計算、大數(shù)據(jù)環(huán)境下,面向不特定智能決策應用提供統(tǒng)一的推理服務,是本文研究的核心內(nèi)容。應用場景多變、領域知識庫多變、海量數(shù)據(jù)、高頻次推理等應用特性,使得推理引擎在系統(tǒng)架構(gòu)、混合推理調(diào)度機制、分布式并行推理技術(shù)等方面遇到很大挑戰(zhàn)。本文以部委預研項目“XX信息智能處理支撐技術(shù)”為工作背景,對推理引擎各項關(guān)鍵技術(shù)進行了系統(tǒng)、深入的研究。論文研究工作及創(chuàng)新成果主要有:（1）提出一種支持流程編排和分布式推理的混合推理系統(tǒng)框架現(xiàn)有混合推理系統(tǒng)大多將RBR和CBR按固定模式進行集成,缺乏靈活性和通用性。本文對智能決策的動態(tài)特點和人類推理能力的心智模式進行探討,提出一種基于數(shù)據(jù)驅(qū)動思想的混合推理集成機制,使得推理引擎具有推理流程編排的服務支撐能力,可以在運行時確定混合推理的集成調(diào)度策略,... 

【文章來源】：西北工業(yè)大學陜西省211工程院校985工程院校

【文章頁數(shù)】：138 頁

【學位級別】：博士

【部分圖文】：

美國導彈防御系統(tǒng)作戰(zhàn)體系

CBR的R4工作模型

數(shù)據(jù)子集NMap()圖 2-3 MapReduce 處理大數(shù)據(jù)集的過程雖然 MapReduce 編程模型具有處理能力強、易編程、擴展性好等優(yōu)點，但其局限性。MapReduce 的適用場景是大規(guī)模、非實時的數(shù)據(jù)處理問題：大規(guī)模

【參考文獻】：
期刊論文
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博士論文
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本文編號：3626097