15、Jess规则编写与底层原理深度解析

Jess规则编写与底层原理深度解析

1. Jess规则与查询基础

在Jess中,我们可以定义规则来基于工作内存的内容采取行动,也能编写查询来程序性地调查工作内存。规则和查询都能使用约束(对事实槽数据的条件)和条件元素(事实之间的关系)来对工作内存元素提出详细要求。

1.1 查询结果处理

查询结果通过 (while (?it hasNext) ...(call ?it next)) 控制结构进行遍历。每个结果是一个 jess.Token 对象,它是 jess.Fact 对象的集合,每个 Token 保存查询的一个匹配结果。我们通过调用 jess.Token fact() 方法来获取 Token 内的单个 jess.Fact 对象。由于每个匹配开始都有一个额外的查询触发事实,所以 fact() 方法的参数是1而不是0。获取到正确的事实后,使用 fact-slot-value 函数提取名称槽的内容。

1.2 变量声明

查询中可能出现两种不同类型的变量:查询内部变量和外部变量。Jess默认查询中的所有变量都是内部变量,若要使用外部变量,需使用以下语法显式声明:

(declare (variables ?x ?y ...))

使用 run-query

内容概要:本文介绍了基于贝叶斯优化的CNN-LSTM混合神经网络在时间序列预测中的应用,并提供了完整的Matlab代码实现。该模型结合了卷积神经网络(CNN)在特征提取方面的优势长短期记忆网络(LSTM)在处理时序依赖问题上的强大能力,形成一种高效的混合预测架构。通过贝叶斯优化算法自动调参,提升了模型的预测精度泛化能力,适用于风电、光伏、负荷、交通流等多种复杂非线性系统的预测任务。文中还展示了模型训练流程、参数优化机制及实际预测效果分析,突出其在科研工程应用中的实用性。; 适合人群:具备一定机器学习基基于贝叶斯优化CNN-LSTM混合神经网络预测(Matlab代码实现)础和Matlab编程经验的高校研究生、科研人员及从事预测建模的工程技术人员,尤其适合关注深度学习智能优化算法结合应用的研究者。; 使用场景及目标:①解决各类时间序列预测问题,如能源出力预测、电力负荷预测、环境数据预测等;②学习如何将CNN-LSTM模型贝叶斯优化相结合,提升模型性能;③掌握Matlab环境下深度学习模型搭建超参数自动优化的技术路线。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注贝叶斯优化模块混合神经网络结构的设计逻辑,通过调整数据集和参数加深对模型工作机制的理解,同时可将其框架迁移至其他预测场景中验证效果。
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