23、实体定义获取与非单调推理在问答系统中的应用

实体定义获取与非单调推理在问答系统中的应用

1. 垂直领域新实体定义

在垂直领域中,定义新实体通常有两种常见的理解方式。其一,引入新实体可缩短包含定义实体的自然语言(NL)表达式,同时为对话理解(DU)系统增添特定知识。例如在过程控制领域,派生实体能使允许的NL命令更简洁,被定义项可能是一个新的过程控制规则。

以“启动泵”这一对于DU系统来说是新的术语定义为例,假设系统已熟悉泵、流量、转换、冷却等实体。定义为:若从泵流向吸收器的试剂的转换结果必须冷却,则该泵启动。

此定义有两种解读方式。第一种是在给定带有吸收器和试剂转换的泵实例的情况下引入“启动”概念,目的是通过“启动”实体缩短上述表述,但这种方式不太自然,需区分“有必要启动泵时……”和“启动泵意味着……”这两种定义。实际上,上述定义是引入了一种新的控制算法。

其最正确的表示如下:

engage_pump(Xreag1, Xapp,  absorb)  :- pump(Xapp), 
flow(Xreag1, Xapp,  absorb), 
% 试剂Xreag1从Xapp流向吸收器absorb
transform(Xreag1, Xreag2, absorb),
% 试剂Xreag1转换为试剂Xreag2
cool(Xdegree,  Xreag2, Xapp2).
% 试剂Xreag2在设备(热交换器)Xapp2中被冷却Xdegree

需注意,此定义是专门为吸收器启动泵而设计,对于任意设备,第三个参数用常量 absorb 实例化。基于此例,有以下典型的语义规则用于定义处理:
1. 若一元谓词的参

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基于分布式模型预测控制DMPC的多智能体点对点过渡轨迹生成研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于分布式模型预测控制(DMPC)的多智能体点对点过渡轨迹生成研究”展开,重点介绍如何利用DMPC方法实现多智能体系统在复杂环境下的协同轨迹规划与控制。文中结合Matlab代码实现,详细阐述了DMPC的基本原理、数学建模过程以及在多智能体系统中的具体应用,涵盖点对点转移、避障处理、状态约束与通信拓扑等关键技术环节。研究强调算法的分布式特性,提升系统的可扩展性与鲁棒性,适用于多无人机、无人车编队等场景。同时,文档列举了大量相关科研方向与代码资源,展示了DMPC在路径规划、协同控制、电力系统、信号处理等多领域的广泛应用。; 适合人群:具备一定自动化、控制理论或机器人学基础的研究生、科研人员及从事智能系统开发的工程技术人员;熟悉Matlab/Simulink仿真环境,对多智能体协同控制、优化算法有一定兴趣或研究需求的人员。; 使用场景及目标:①用于多智能体系统的轨迹生成与协同控制研究,如无人机集群、无人驾驶车队等;②作为DMPC算法学习与仿真实践的参考资料,帮助理解分布式优化与模型预测控制的结合机制;③支撑科研论文复现、毕业设计或项目开发中的算法验证与性能对比。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注DMPC的优化建模、约束处理与信息交互机制;按文档结构逐步学习,同时参考文中提及的路径规划、协同控制等相关案例,加深对分布式控制系统的整体理解。
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