问题标签 [inference]

For questions regarding programming in ECMAScript (JavaScript/JS) and its various dialects/implementations (excluding ActionScript). Note JavaScript is NOT the same as Java! Please include all relevant tags on your question; e.g., [node.js], [jquery], [json], [reactjs], [angular], [ember.js], [vue.js], [typescript], [svelte], etc.

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java - 使用 Java 实现贝叶斯推理

在 php中有这样的 java 实现吗?

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freebase - 协作知识库(Freebase)的推理机制?

Freebase 可能是可用的最棒的协作知识库。有谁知道它强大的api是否提供了一些推理绘图机制?如果没有,任何人都可以指出一些从 freebase 获取数据并进行一些推理的示例(用于检查有关“东西”的事实)?我应该专注于构建更复杂的查询还是拿出AIMA书并尝试对通过搜索获得的数据使用前向链接、后向链接、解析等?

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drools - 了解 Drools guvnor 的工作

谁能让我知道 drool guvnor 是如何工作的我去了 guvnor 文档,但无法理解如何处理规则的核心逻辑以及我们如何使用 drools guvnor 与 java 代码一致

基本上我想知道java代码如何与drools guvnor api交互。

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java - Drools-Guvnor 的空指针异常

我正在使用 Red Hat Magazine 中的示例代码 - http://magazine.redhat.com/2008/08/12/jboss-drools-how-to-tuning-guvnor-part-1/ - 尝试获取示例代码可以工作,但我不断收到以下错误:

我不知道 guvnor.properties 文件在哪里。如何创建如何获取此文件。

我之前学习 drools-guvnor 的尝试如下
1)了解 Drools guvnor 的工作
2)了解 drools-guvnor

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artificial-intelligence - 推理机和语义推理机有什么区别?

我发现了一些关于两者的简短文章,对我来说,听起来两者都是通过逻辑来解决问题的,类似于 Prolog 的工作方式。我必须添加我是这个领域的新手,所以我可能是错的。非常错误。

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java - 语法推理库?

从一组被认为是由通用语法生成的示例中,用于常规或上下文无关语法推断的最佳(或任何)开源库是什么?我更喜欢 Java、Python 或 Ruby 的优秀库,但乞丐当然不能选择。

我做了一些谷歌搜索,但找不到任何实际的实现,尽管我确实找到了很多有趣的参考资料。 这个库看起来很有趣,但我找不到它可以在任何地方下载。

编辑(2011-11-14):为了清楚起见(尽管我不确定你们是如何误解的),问题是关于语法推断,而不是语法生成或解析。换句话说,给定一组符合未知语法的字符串,找到它们都满足的最严格的语法。

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java - java中的推理引擎实现

我正在尝试考虑一种算法,我可以为我的推理引擎实现创建许多可能的二进制组合

简而言之,如果我的程序的输入文件有 4 个不同的变量,我的程序应该能够生成

0000 0001 0010 。. . 1111

组合....到目前为止,我解决这个问题的方法如下,这只是一个想法,因为它目前是硬编码的......基本上我需要算法来为任何给定数量的变量“n”生成这个。

到目前为止我的代码...

谢谢你的帮助....

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java - java中的前向链接和后向链接

在java中实现推理过程的前向链接和后向链接的最佳方法是什么?

我们已经获得了具有一组语句的喇叭形式的知识库。

我试图在互联网上搜索,但我找不到任何关于如何将这些人工智能概念实施到编码中的描述。

我的理解 :

到目前为止,我一直认为我会阅读每个句子(Horn-Form)并创建一个对象。每个 Sentence 类对象都有关系变量,当我向知识库询问 Backward 或 Forward 链时,它将检查这些对象的数组并构造我想要的链。

通过说...调用上面的类

我是否走在正确的轨道上,对不起,我对这些复杂的编程很陌生,根据我的预测,我可能需要大量优化才能在非常高的水平上运行这些推理。但是,如果你们中的一些人可以提供帮助,我似乎需要有人很好地理解...

谢谢!

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artificial-intelligence - 理想的算法方法——规则引擎/决策树和一些学习逻辑?

我的要求可能接近人们对“专家系统”的期望。并寻找最简单的解决方案,它可以为我提供实时或接近实时的推理,并具有一些离线(非实时)学习能力。

详细地说,我的问题是——

观看实时更新的日志,并将每个条目分类为红色、绿色和蓝色。红、绿、蓝的分类是基于编码为生产规则的逻辑(就像我今天想象的那样)。

它变得具有挑战性的地方是——

1)标记为蓝色的日志条目最终必须标记为红色/绿色,基于后续的日志条目,我们希望有更详细的信息,所以有一点记住要做。等待的确切持续时间事先不知道,但有一个最大限制。当然,在任何给定时间点,都可能有数十万个条目被标记为蓝色。

2) 确定红色和绿色的规则并不完美,因此有时会出现标签错误。因此,偶尔的人工审核会发现这些错误。我的主要挑战是看看我是否可以用最少的编程工作来自动化规则更新的某些部分。

我的(继续研究)表明基于 RETE 算法的规则引擎可能会为我的分类和标记服务,包括重新标记。如果可行,我仍然需要弄清楚如何自动化“从错误中学习”的部分?可以采取一种统计方法 - 贝叶斯分类吗?此外,对于我已经充分手动训练系统的初始分类,是否可以完全采用贝叶斯分类而不是规则引擎?贝叶斯方法似乎通过“信任统计”方法“简化”了维护一组正确规则的任务,尤其是在这些定期手动审计的情况下。

PS> 我的主要应用程序是用 C++ 编写的(如果重要的话)。

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c# - C#泛型接口类型推断题

我不知道如何简洁地表达这个问题而不只是给出例子,所以这里是: