公开(公告)号：CN104573062A

公开(公告)日：2015-04-29

申请号：CN201510035773.8

申请日：2015-01-23

Applicant: 桂林电子科技大学

Inventor： 古天龙 ,  谷宇奇 ,  宁黎华 ,  徐周波 ,  常亮

IPC: G06F17/30 ,  G09B7/02

CPC classification number: G06F17/30988 ,  G09B7/04

Abstract: 本发明公开一种基于描述逻辑和案例推理的智能学习方法，先对案例的属性采用基于描述逻辑的相似度计算方法对文字属性和数值属性的分别计算，给出相似度匹配初步结果；后利用蚁群算法中的信息素权重自适应更新及分配策略和案例推荐建立联系；通过使用对学习主体的学习等级和问题等级划分，对处于不同学习阶段的学习主体能够给出其所在等级的案例推荐；最后分别对以上方法的计算结果分别赋予不同的权值，综合计算出案例之间的相似度；通过综合相似度从案例库中给出对于当前问题案例的最优解决方案的列表，供学习主体选择。这样就可使学习者快速地从其所遇到的错误中进行学习。

公开(公告)号：CN104573062B

公开(公告)日：2018-01-23

申请号：CN201510035773.8

申请日：2015-01-23

Applicant: 桂林电子科技大学

Inventor： 古天龙 ,  谷宇奇 ,  宁黎华 ,  徐周波 ,  常亮

IPC: G06F17/30 ,  G09B7/02

Abstract: 本发明公开一种基于描述逻辑和案例推理的智能学习方法，先对案例的属性采用基于描述逻辑的相似度计算方法对文字属性和数值属性的分别计算，给出相似度匹配初步结果；后利用蚁群算法中的信息素权重自适应更新及分配策略和案例推荐建立联系；通过使用对学习主体的学习等级和问题等级划分，对处于不同学习阶段的学习主体能够给出其所在等级的案例推荐；最后分别对以上方法的计算结果分别赋予不同的权值，综合计算出案例之间的相似度；通过综合相似度从案例库中给出对于当前问题案例的最优解决方案的列表，供学习主体选择。这样就可使学习者快速地从其所遇到的错误中进行学习。

公开(公告)号：CN104503920A

公开(公告)日：2015-04-08

申请号：CN201510034300.6

申请日：2015-01-23

Applicant: 桂林电子科技大学

Inventor： 常亮 ,  谷宇奇 ,  李凤英 ,  徐周波 ,  古天龙

IPC: G06F11/36

Abstract: 本发明公开一种基于动态描述逻辑和案例推理的软件系统故障检测方法，其以状态为基础，采用动态描述逻辑的动作理论对问题进行描述，把程序功能模块的执行看作是使状态改变的动作，把状态的转换看作是由动作引起的改变，加入了状态转换之间的语义信息，降低了建模的复杂度。再将动态描述逻辑的描述能力和可推理能力结合案例推理技术，对故障案例进行管理，为系统将要出现的新的故障提供解决方法上的经验支持。加入动作序列匹配的案例检索提高对系统故障的案例检索的查准率。当系统运行的过程中遇到故障之后，利用本发明的方法能够通过软件运行的状态转换序列找出相似故障案例及提供相应修复措施。