基于归纳学习的知识发现及其在自动解题系统中的应用

发布时间：2021-07-03 04:17

　　近几年来,国内外很多专家学者投入了大量的精力去研究人工智能,促使人工智能在各个领域取得了飞速的发展。其中,教育领域的人工智能将是人工智能研究的一个重要方向,而数学是教育领域最难攻克的一个堡垒。此前,我们团队已经研究并开发出了面向初等数学的自动解题系统,但解题正确率和效率还不能够满足教育的需要。本论文的研究目标是通过将归纳学习和自动解题系统结合,辅助自动解题系统的推理,以此来提高系统的解题正确率和效率。主要的研究内容如下:自动解题系统的结构的分析与掌握。自动解题系统是基于归纳学习的知识发现应用的对象,因此必须要先对自动解题系统的结构进行分析,掌握了自动解题系统的推理方式和深层原理后才可以考虑如何应用归纳学习协助推理。本文将从系统结构、知识表示和推理系统三个层面对自动解题系统进行剖析,其中知识表示是推理的基础,而推理系统是自动解题系统的核心部分。归纳学习所需数据的选取和收集。根据需要对初等数学题目数据进行选取并作为归纳学习的训练集,将这些题目数据通过自动解题系统完成推理后,将推理的过程和解题的结果进行整理和收集。自动解题系统的优化。自动解题系统虽然已经完成了初期的开发,但还存着很多不足之处... 

【文章来源】：电子科技大学四川省 211工程院校 985工程院校 教育部直属院校

【文章页数】：70 页

【学位级别】：硕士

【部分图文】：

产生式系统

机器学习

Drools工作原理


本文编号：3261850