定性模型推理

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定性模型

定性模型

层次分析法指数表 矩阵阶数 1 2 3 4 5 6 两两判断矩阵权重 入境人数 外汇收入 GDP 平均房价 入境人数 1 2/3 2/5 2 外汇收入 3/2 1 3/4 5/3 GDP 5/2 4/3 1 8/3 平均房价 1/2 3/5 3/8 1 从而得到其相对应的成对比较矩阵如下图所示:A=12/32/523/213/45/35/24/318/31/23/53/81⎛⎫⎪⎪ ⎪⎪⎝⎭从理论上讲,如果A 是完全一致的成对比较矩阵,应该有,,,i j k∀,ijjk ikA A A =。

但实际上在构造成对比较矩阵时要求满足上述众多等式是不可能的。

因此往往退而求其次,只要求对比较矩阵有一定的一致性,既可以允许对比较矩阵存在一定程度的不一致性。

检验对比较矩阵A 一致性的步骤如下:1. 计算衡量一个对比矩阵A (n 阶方阵)不一致程度的指标C.I.如下所示,其中()A λ为矩阵A 的最大特征值:()..0.01731A nC I n λ-==-2. 查找相应的平均随机一致性指标R.I.,得四阶R.I.=0.89.计算一致性比率:..0.0173.0.01940.1..0.89C I C R R I ===<C.R 说明矩阵A 的不一致程度是可以接受的。

此时矩阵A 最大特征值对应的特征向量为(0.37050.50090.74110.2501)TU =----。

将该特征向量归一化,得到权向量()0.19890.26890.39790.1343TU =。

构造B-C 层对比较矩阵为:B 1=15/67/46/513/24/72/31⎛⎫⎪⎪⎪⎝⎭,B 2=13/424/317/31/23/71⎛⎫ ⎪⎪ ⎪⎝⎭,B 3=12/33/23/217/32/33/71⎛⎫⎪ ⎪ ⎪⎝⎭,B 4=14/57/35/417/43/74/71⎛⎫⎪ ⎪ ⎪⎝⎭. 通过计算可得B-C 层两两判断矩阵的特征值、特征向量。

人工智能考试必备知识点

人工智能考试必备知识点

人工智能考试必备知识点第三章约束推理约束的定义:一个约束通常是指一个包含若干变量的关系表达式,满足的条件。

贪心算法:贪心法把构造可行解的工作分阶段来完成。

在各个阶段,选择那些在某些意义下是局部最优的方案,期望各阶段的局部最优的选择带来整体最优。

回溯算法:有些问题需要彻底的搜索才能解决问题,然而,彻底的搜索要以大量的运算时间为代价,对于这种情况可以通过回溯法来去掉一些分支,从而大大减少搜索的次数第四章定性推理定性推理的定义是从物理系统、生命系统的结构描述出发 , 导出行为描述 , 以便预测系统的行为并给出原因解释。

定性推理采用系统部件间的局部结构规则来解释系统行为态的变化行为只与直接相邻的部件有关第六章贝叶斯网络贝叶斯网络的定义:贝叶斯网络是表示变量间概率依赖关系的有向无环图,这里每个节点表示领域变量,表示变量间的概率依赖关系,同时对每个节点都对应着一个条件概率分布表 (CPT) 该变量与父节点之间概率依赖的数量关系。

条件概率:条件概率:我们把事件B 已经出现的条件下,事件 A 发生的概率记做为并称之为在B 出现的条件下 A 出现的条件概率,而称 P(A)为无条件概率。

贝叶斯概率:先验概率、后验概率、联合概率、全概率公式、贝叶斯公式先验概率:先验概率是指根据历史的资料或主观判断所确定的各事件发生的概率,验证实,属于检验前的概率,所以称之为先验概率后验概率:后验概率一般是指利用贝叶斯公式,结合调查等方式获取了新的附加信息,对先验概率进行修正后得到的更符合实际的概率联合概率:联合概率也叫乘法公式,是指两个任意事件的乘积的概率,或称之为交事件的概率。

贝叶斯问题的求解步骤定义随机变量、确定先验分布密度、利用贝叶斯定理计算后验分布密度、利用计算得到的厚颜分布密度对所求问题作出推断贝叶斯网络的构建为了建立贝叶斯网络,第一步,必须确定为建立模型有关的变量及其解释。

为此,需要:(1) 确定模型的目标,即确定问题相关的解释; (2) 确定与问题有关的许多可能的观测值,并确定其中值得建立模型的子集; (3) 将这些观测值组织成互不相容的而且穷尽所有状态的变量。

智能控制技术复习题课后答案讲解

智能控制技术复习题课后答案讲解
10.智能控制的不确定性的模型包括两类:(1);
(2)。
10、(1)模型未知或知之甚少;(2)模型的结构和参数可能在很大范围内变化。
立一个实用的专家系统的步骤包括三个方面的设计,它们分别是、
和。知识库的设计推理机的设计人机接口的设计
13.专家系统的核心组成部分为和。知识库、推理机
一、填空题
1.智能控制是一门新兴的学科,它具有非常广泛的应用领域,例如、、和。
1、交叉学科在机器人控制中的应用在过程控制中的应用飞行器控制
2.传统控制包括和。2、经典反馈控制现代理论控制
3.一个理想的智能控制系统应具备的基本功能是、、和。
3、学习功能适应功能自组织功能优化能力
4.智能控制中的三元论指的是:、和。
•(6)具有获取知识的能力;
•(7)知识与推理机构相互独立。专家系统一般把推理机构与知识分开,使其独立,使系统具有良好的可扩充性和维护性。
2、简述专家系统设计的基本结构。
答:基本知识描述---系统体系结构---工具选择----知识表示方法----推理方式----对话模型.P20
4、什么是专家控制系统?专家控制系统分为哪几类?
46、二进制编码
47.遗传算法的3种基本遗传算子、和。
47、比例选择算子单点交叉算子变异算子
48.遗传算法中,适配度大的个体有被复制到下一代。更多机会
49.遗传算法中常用的3种遗传算子(基本操作)为、、和。
49、复制、交叉和变异
第一章
1
答:(1)在无人干预的情况下能自主地驱动智能机器实现控制目标的自动控制技术。
(3)神经控制系统(1分)
神经网络具有某些智能和仿人控制功能。学习算法是神经网络的主要特征。
(4)遗传算法(2分)

地质灾害风险评估综述

地质灾害风险评估综述

地质灾害风险评估综述徐继维;张茂省;范文【摘要】地质灾害风险评估是地质灾害风险管理的重要组成部分,是主动防灾减灾战略核心内容,是经济发展、土地利用规划、城乡建设规划和地质灾害防治规划的编制依据,是当前和今后社会经济发展的必然需求。

该文系统阐述了风险的定义、地质灾害风险评估的研究现状,在此基础上总结归纳了地质灾害风险评估的方法,最后探讨了风险评估的难点并展望了地质灾害风险评估的发展趋向。

%Geological disaster risk assessment is an important part of the geological disaster risk management, core content of disaster prevention and mitigation strategy and foundation of economic development,land use plan-ning,rural construction planning and geological disaster prevention.We expound the definition of geological disas-ter risk assessment as well as the present research situation of geological disaster risk assessment.On the basis of these works,the methods of geological disaster risk assessment were summarized.In the end,existing problems and future development of the geological disaster risk assessment were discussed and prospected.【期刊名称】《灾害学》【年(卷),期】2015(000)004【总页数】5页(P130-134)【关键词】地质灾害;风险评估;危险性;概率【作者】徐继维;张茂省;范文【作者单位】长安大学地质工程与测绘工程学院,陕西西安 710054; 国土资源部黄土地质灾害重点实验室/中国地质调查局西安地质调查中心,陕西西安 710054;国土资源部黄土地质灾害重点实验室/中国地质调查局西安地质调查中心,陕西西安 710054;长安大学地质工程与测绘工程学院,陕西西安 710054【正文语种】中文【中图分类】Q694;X43风险起源于远古时期,渔民打鱼时有“风”就意味着“险”,故此得名[1]。

气候变化全球影响的模型分析及其预测研究

气候变化全球影响的模型分析及其预测研究

气候变化全球影响的模型分析及其预测研究随着全球经济不断发展,气候变化成为全球共同面临的问题。

气候变化的影响十分广泛,包括食物供应、海平面上升、水资源的可持续性等方面。

因此,建立气候变化全球影响的模型分析及其预测研究,对于未来的全球生态环境中迫在眉睫。

目前,气候变化全球影响的模型分析主要分为两种:定量模型和定性模型。

定量模型是基于大量数据的统计分析,通过数据建模对气候变化的影响进行模拟,以得出预测结果。

其中,GCM(全球气候模式)是气候变化影响预测中应用最为广泛的定量模型之一。

GCM是一个能够模拟大气、海洋和陆地的三维动力系统,它可以将不同地理方位、气候变化和人为影响等因素作为输入,通过计算机对过去、现在和未来的气候变化趋势进行模拟,同时对潜在的影响进行评估。

通过大量数据的分析,GCM模型的预测结果准确度高。

然而,GCM模型存在着大量的数据限制,包括缺乏观测数据、复杂物理过程和模型描述的不确定性等等。

因此,GCM模型预测的气候变化结果需要进行多次模拟来验证其准确性,以保证其科学性和可信性。

相对于定量模型,定性模型建立在专家经验、专业知识和常识推理的基础上。

定性模型主要依靠专家的意见和判断,从而对气候变化的影响进行预测。

这种模型的优点在于可以对研究对象进行更精确的描述,通过对多个因素的综合评估,可以更好地预测气候变化的影响。

然而,定性模型缺乏数据支撑,并且易受到人为因素干扰,因此难以进行客观的预测。

总的来说,无论是定量模型还是定性模型,气候变化全球影响的模型分析及其预测研究,在可持续发展的大背景下具有重要的意义。

全球气候变化所带来的影响是全人类所面临的共同挑战,为了维护人类的生存和可持续发展,必须及早采取行动来预测、评估气候变化的影响,并采取必要的措施来应对。

自动控制原理论文

自动控制原理论文

自动控制摘要:综述了自动控制理论的发展情况,指出自动控制理论所经历的三个发展阶段,即经典控制理论、现代控制理论和智能控制理论。

最后指出,各种控制理论的复合能够取长补短,是控制理论的发展方向。

自动控制理论是自动控制科学的核心。

自动控制理论自创立至今已经过了三代的发展:第一代为20世纪初开始形成并于50年代趋于成熟的经典反馈控制理论;第二代为50、60年代在线性代数的数学基础上发展起来的现代控制理论;第三代为60年代中期即已萌芽,在发展过程中综合了人工智能、自动控制、运筹学、信息论等多学科的最新成果并在此基础上形成的智能控制理论。

经典控制理论(本质上是频域方法)和现代控制理论(本质上是时域方法)都是建立在控制对象精确模型上的控制理论,而实际上的工业生产系统中的控制对象和过程大多具有非线性、时变性、变结构、不确定性、多层次、多因素等特点,难以建立精确的数学模型。

因此,自动控制专家和学者希望能从要解决问题领域的知识出发,利用熟练操作者的丰富经验、思维和判断能力,来实现对上述复杂系统的控制,这就是基于知识的不依赖于精确的数学模型的智能控制。

本文将对经典控制理论、现代控制理论和智能控制理论的发展情况及基本内容进行介绍。

1自动控制理论发展概述自动控制是指应用自动化仪器仪表或自动控制装置代替人自动地对仪器设备或工业生产过程进行控制,使之达到预期的状态或性能指标。

对传统的工业生产过程采用自动控制技术,可以有效提高产品的质量和企业的经济效益。

对一些恶劣环境下的控制操作,自动控制显得尤其重要。

自动控制理论是与人类社会发展密切联系的一门学科,是自动控制科学的核心。

自从19世纪Ma xw el l对具有调速器的蒸汽发动机系统进行线性常微分方程描述及稳定性分析以来,经过20世纪初Ny q ui s t,Bo de,H a rr is,E va ns,Wi e nn er,N ic ho l s等人的杰出贡献,终于形成了经典反馈控制理论基础,并于50年代趋于成熟。

《人工智能原理》-PPT P6C14-推理机制

《人工智能原理》-PPT P6C14-推理机制

后向链接
定义:后向链接(Backword chaining)是从目标开始后向操作,即搜索知识库中的规
则,找到与目标匹配的结论,直到推断出所需要的前提。
亦称后向推理(Backword reasoning),是目标驱动,反复应用肯定前件的演绎推理。
人工智能原理
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逻辑推理
前向链接 vs. 后向链接
事实数据区
也可能具有属性。
已观测中具有属性的比例为。
待观测中具有属性的概率相当于。
预测
归纳推理允许从推理得到,但其中不一定完全遵循。
就是说,可能给我们很好的理由来承认,但它不能确保百分之百正确。
人工智能原理
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推理模式
溯因推理
定义:溯因推理(Abductive Reasoning)是从观察到的事实出发,寻找其最有可能的前
泥巴孩子难题(Muddy children Puzzle)
有N个孩子在一起玩耍。母亲告诉他们,如果有人弄脏就会挨罚。
每个孩子都想保持清洁,却都希望看到别人变得肮脏。玩耍的过程中有K
(K<N)个孩子额头上沾上了泥。每个人都能看到别人额头上的泥巴而看不见自
己的额头,但彼此心照不宣。
父亲来了,说:“你们当中至少有一个人的额头上有泥巴,”这是彼此已知的
这些豆是白色的
结果 这些豆是白色的
结果
这些豆是白色的
规则
袋里的豆都是白色的
实例 这些豆来自这个袋子
推理的结论确保正确
推理的规则很可能正确
合理的最佳解释
11
第14章 推理机制
目录







人工智能原理
推理问题
推理模式

评价模型分类

评价模型分类

评价模型分类评价模型是在社会科学研究中广泛采用的定量分析方法,用于评估政策、计划、计划或项目的效果和影响。

评价模型通常基于现有数据和经验,旨在提供有关计划的决策支持、改进程序和预测结果的信息。

根据性质和设计,评价模型可分为几类。

本文将详细介绍评价模型分类。

一、根据数据收集方式分类基于数据收集方式的模型分类分为两种,即实验设计模型和非实验设计模型。

实验设计模型是一种有系统地控制影响结果的因素和变量的模型。

在实验组中,相关变量和控制组进行比较以确定因果关系。

该模型具有高度可重复性,但难以推广到现实世界中的复杂情况。

实验设计模型包括前后设计,交叉设计和区组设计等。

非实验设计模型是通过观察,测量和描述关系来推断结果中的因果关系。

非实验设计模型包括比较设计,趋势设计和反事实设计等。

虽然非实验设计模型难以控制变量,但却很适合评估现实世界中复杂的政策和计划。

二、根据评价目的分类基于评价目的的模型分类分为两类,即评估模型和预测模型。

评估模型的目的是评估某个政策、计划、计划或项目的效果和影响。

这些模型通常使用实际结果和统计方法来揭示影响的本质。

评估模型包括:回归模型、差异法、事件历史分析等。

预测模型旨在预测将来的结果。

这些模型通常根据过去的行为和事件来预测未来事件的发生,可以帮助政策制定者做出决策。

预测模型包括:时间序列、马尔可夫过程、神经网络等。

三、根据分析逻辑分类基于分析逻辑的模型分类分为两类,即定性分析模型和定量分析模型。

定性分析模型是通过描述和分析所研究的现象,以便推断一个或多个因果关系。

对于这种类型的模型来说,定性的数据是必需的,即概念性、非数值性的信息,并且需要对观察和分析进行解释和透彻分析。

定性分析模型包括:内容分析、文档分析等。

定量分析模型则处理数值信息以研究因果关系。

这种类型的模型通过收集和分析数据来确定因素之间的关系,并用统计方法检验假设是否有效。

定量分析模型包括:回归分析、因子分析、因素分析等。

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统、生命系统的结构描述出发,导出行为描述,
以便预测系统的行为并给出原因解释。定性推理 采用系统部件间的局部结构规则来解释系统行为, 即部件状态的变化行为只与直接相邻的部件有关。
概述
1952年 1977年 1984年
Simmons提出定性分析的因果关系。 Rieger 发表了因果仿真的论文。 “Artificial Intelligence”杂志第24卷出版了定性推理专辑, 刊载了 de Kleer, Forbus 和Kuipers对定性推理奠基性的 文章, 这标志着定性推理开始走向成熟。 1986年 Iwasaki和Simmons发表了“Causality in Device Behavior” 的文章。 1993年 “Artificial Intelligence”杂志第59卷又发表了一组文章, 回顾十年前这几位定性推理奠基人所做的工作。
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定性进程推理
Relations: 一组参量关系 Let flow-rate be a quantity flow-rate (热流量)是一个数量 A[flow-rate] > ZERO. flow-rate 值>0 flow-rate ∝Q+ (temperature(src) -temperature(dst)) flow-rate与src,dst 的温差定性成比例 Influences: 一组影响 1-(heat(src), A[flow-rate]) flow-rate的值直接影响 heat(src),而且是负影响 1+(heat (dst), A[flow-rate]) flow-rate的值直接影响 heat(dst),而且是正影响
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定性推理的基本方法
定性推理的观点大体上可这样来理解: • 忽略被描述对象的次要因素, 掌握主要因素简化问题的描述。 • 将随时间 t连续变化的参量 x(t) 的值域离散化为定性值集合, 通常变量 x的定性值 [x]定义为
当x 0 x 0 当x 0 当x 0
2018/12/28
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定性推理的基本方法
这类运动系统行为的问题用计算机进行求解时,
将面临如下三个问题:
(1) 步骤(1)(2)需要相当多的知识,并且要有相应的 算法。 (2) 有的场合对象系统的性质很难用数学式子表示。 (3) 步骤(3)得到了数值解,但是对象系统的行为并 不直观明了。
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与生成测试方法来求解定性方程。 史忠植 高级人工智能
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定性进程推理
Forbus提出的定性进程方法把物理现象视作由一些相关的 进程来描述, 每个进程由一组个体、前提条件、数量条件、 参数关系和影响来描述, 推理过程是从已知的进程表中依次 选出一些可用的进程来描述一个物理过程。定性进程理论 中有关定性物理的关键思想如下: (1) 组织原则为物理进程。本体论在知识的组织上起着重 要作用。在人们进行物理系统推理时,物理进程非常直观, 用它组织物理领域的理论是合理的。 (2) 用顺序关系表示数值。重要的性质差别常由比较而来。 例如,当压力和温度不同时产生流动;当温度到达某一界 值时会发生相变等。在很多情况下,用一套序数关系表示 数值更自然。
• 依物理规律将微分方程转换成定性(代数)方程, 或直接依物理 规律建立定性模拟或给出定性进程描述。 11 史忠植 高级人工智能 • 2018/12/28 最后给出定性解释
定性模型推理
de Kleer研究解决经典物理问题需要哪些知识及如何 建立问题求解系统。他提出的定性模型方法所涉及 的物理系统是由管子、阀门、容器等装置组成, 约束 条件(定性方程)反映在这些装置的连接处, 依定性方 程给出定性解释。 为将代数方程、微分方程定性化, 首先需定义变 量的定性值集合以及相应的定性运算。
[e1+e2] ⇒ [e1] ⊕ [e2] [e1e2] ⇒ [e1] [e2]
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压力调节器
压力调节器是通过弹簧来控制阀门流量, 以使流量为 某一设定值而不受流入的流量和负载变化的影响。根 据物理学有
Q CA 2
P

P0
dQ P dA CA dP C 2 dt dt 2P dt
[x] ⊗ [y]
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定性模型推理
下面给出⊕和 ⊗ 的运算规则。设 e1, e2是公式, 则有:
[0] ⊕ [e1]⇒[e1] [0] ⊗ [e1]⇒[0] [+] ⊗ [e1]⇒[e1] [-] ⊗ [e1]⇒-[e1]
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定性模型推理
使用下列规则,可将运算符+、转换成⊕、⊗:
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定性进程推理
(3) 单一机制假设。物理进程被看作是产生变化的机制。
这样,任何变化必须解释为某些物理进程的直接或 间接的影响。进程本体论为定性物理理论的因果性 打下了基础。 (4) 组合的定性数学。人们进行复杂系统推理时,使用 部分信息并进行组合。 (5) 清晰的表示及关于模型化假设的推理。明确地表示 某些特定知识的适用条件,并从领域理论中为特定 系统建模成为定性物理的中心任务。
书本上的运动方程, 而是针对几个主要参量的变化趋势
给予粗略的、直观的, 但大体上准确的描述, 这就够了。
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定性推理的基本方法
一般分析运动系统行为的标准过程可分为三个步骤:
(1) 决定描述对象系统特征的量。
(2) 用方程式表示量之间的相互关系。
(3) 分析方程式,得到数值解。
OPEN状态 A = Amax 定性方程 [P] = 0 ∂P = 0 WORKING 状态 CLOSED状 态
பைடு நூலகம்0<A<Amax
定性方程
[P] = [Q]
∂P + ∂A = ∂Q
A=0
定性方程
[Q] = 0
∂Q = 0
除了可以讨论每个状态内的定性分析还可讨论各状态间转换 的定性分析。 de Kleer建立的 ENVSION系统是使用约束传播
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定性进程推理
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压力调节器
其中 Q是通过阀门的流量,P是压力, A是阀门开启的面 积, 而C是常系数,是流体的质量密度。按照运算和转 换规则而得到定性方程:
[Q] = [P]
∂Q = ∂A + ∂ P
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(如果A > 0)
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压力调节器
2018/12/28 史忠植 高级人工智能 12
定性模型推理
定性值集合是一个离散集合, 其元素是由对数轴的划分而得到
的, 通常把数轴 (-∞,∞)划分成 (-∞,0) , 0,(0, ∞) 三段, 规定定性 值集合为 {-,0,+}, 变量 x的定性值 [x]如下定义:
当x 0 x 0 当x 0 当x 0
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定性进程推理
演绎过程 在进程定性推理中,其演绎过程如下: (1) 选进程。 对一组已知的个体来说, 在进程表中依各进程对个 体的说明找出可能出现的那些进程例PI。 (2) 确定激活的 PI。依前提条件、数量条件确定每个 PI的状态。 满足这些条件的为激活的 PI , 激活的 PI 叫进程结构。 (3) 确定量的变化。 个体的变化由相应量的 Ds 值来表示。量的 变化可由进程直接影响,也可由∝Q间接影响。 (4) 确定进程结构变化。量的变化将会引起进程结构的变化,确 定这种变化也叫限制分析, 这样对一个物理过程的描述便由 (1)建 立的 PI 进入了下一个 PI 。 重复(1)-(4) 的步骤便可给出一个物理过程的一串进程描述。
一组影响 组成。 一个进程的具体示例称作进程例,用PI表示。
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定性进程推理
Process heat-flow. 热流进程 Individuals: 一组个体 src an object, Has-Quantity(src, heat) src 是热源 dst an object, Has-Quantity(dst, heat) dst 是受热对象 path a heat-path, path是热流路径 Heat-connection(path, src, dst) 将 src, dst 连结起来 Preconclitions: 一组前提条件 Heat-Aligned(path) 热流路径安排好 Quantity Conditions: 一组数量条件 A[temperature(src)]> A[temperature(dst)] src 温度高于dst温度
2018/12/28 史忠植 高级人工智能 9
定性推理的基本方法
为了解决第二、第三个问题,定性推理一般采用下列分析步骤: (1) 结构认识:将对象系统分解成部件的组合。 (2) 因果分析:当输入值变化时,分析对象系统中怎样传播。 (3) 行为推理:输入值随着时间变化,分析对象系统的内部 状态怎样变化。 (4) 功能说明:行为推理的结果表明对象系统的行为,由此 可以说明对象系统的功能。
高级人工智能
第四章
定性推理
史忠植
中国科学院计算技术研究所
内容提要
4.1 概述 4.2 定性推理的基本方法 4.3 定性模型推理
4.4 定性进程推理
4.5 定性仿真推理 4.6 代数方法 4.7 几何空间定性推理
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