1. Türk Yapay Zeka ve Yapay Sinir Ağları Sempozyum
  • 1. Türk Yapay Zeka ve Yapay Sinir Ağları Sempozyumu Bildirileri
  • ÖNSÖZ
  • TEŞEKKÜR
  • İÇİNDEKİLER
  • Davetli Bildiri - Invited Paper
    • Towards Program Understanding Systems
  • Akıl Yürütme - Reasoning
    • Proof-Checking Process-Based Reasoning about Physical Systems
    • An Extension of the Corresponding Value Technique in Qualitative Modeling and Simulation
    • Qualitative Reasoning Experiments with the MVL Theorem Proving System
    • Tekdüze Olmayan Usavurum Yöntemleri ve Yapay Zeka
    • Issues in Commonsense Set Theory
  • Yapay Sinir Ağları Uygulamaları - Applications of Artificial Neural Networks
    • A Survey of Neural Network Applications for Scheduling Problems
    • A Study in Connectionist Modeling of Hard-Constraint Problems: Solving Tangram Puzzles
    • Solving Maze Problems by Cellular Neural Networks
    • Ping-Pong Oynamasını Öğrenen Yapay Sinir Ağı
  • Doğal Diller - Bilgi Gösterimi / Natural Languages - Knowledge Representation
    • Towards a Formal Semantics of Turkish
    • An Approach to Machine Translation
    • Functional Categorization of Knowledge
    • Four Levels of Learning and Representation in Modeling Scientific Discovery
  • Konuşma Tanıma/ Speech Recognition
    • Konuşma İşaretinin Tanınması için Kullanılan Yapay Nöron Ağları ve Diğer Teknikler
    • Isolated Speech Recognition System
    • Vocal Tract Shape Estimation
    • Comparison of Human and Lovebird Speech
  • Yapay Sinir Ağları Yapıları/ Artificial Neural Network Architectures
    • Artificial Neural Networks that Grow When They Learn and Shrink When They Forget
    • Sinir Ağlarının Optik Cihazlarla Tasarımı
    • Classification and Computation on Non-uniform Finite Cellular Automata Networks
    • Yapay Sinir Ağları Konusunda Hukuki bir Yaklaşım
  • Tasarımda Yapay Zeka / Artificial Intelligence in Design
    • Fuzzy Lojik Kontrolerlerin Dizaynı için Yeni bir Metod
    • Bilgi Tabanlı Yaratıcı Kavramsal Dizayn
    • A Distributed Expert System Architecture
    • KNOWALL! An Experimental Inscriptor-Based Expert System
  • Örüntü Tanıma / Pattern Recognition
    • A Counterpropagation Network Model to Recognize and Classify Chart Patterns in Automated Manufact.
    • Experiments with RST, A Rotation, Scaling and Translation Invariant Pattern Classification System
    • Application of Artificial Neural Networks to Pattern Recognition
    • Segmentation of Ottoman Characters
  • Görme ve Görüntü İşleme / Vision and Image Processing
    • Active Vision / Etkin Görme
    • Renkli Resim İşlemenin Teorik ve Pratik Özellikleri
    • Otomatik Odaklama
    • Executing Prolog Programs with Dataflow Approach
  • Yapay Sinir Ağları Uygulamaları / Application of Artificial Neural Networks
    • A Neural Network Architecture for Emulating Forward Dynamics of a Robot Manipulator
    • Stability Properties of Artificial Neural Network Based Robotic Controllers
    • Pattern Classifier
    • Yapay Sinir Ağlarının Robotikteki Uygulamaları
  • Yazar Dizini / Author Index
Powered by GitBook
On this page
  • Abstract
  • Özet
  • Tam Metin

Was this helpful?

  1. Akıl Yürütme - Reasoning

An Extension of the Corresponding Value Technique in Qualitative Modeling and Simulation

A. C. Cem Say, S. Kuru, Boğaziçi Üniversitesi, Türkiye.

PreviousProof-Checking Process-Based Reasoning about Physical SystemsNextQualitative Reasoning Experiments with the MVL Theorem Proving System

Last updated 6 years ago

Was this helpful?

Abstract

Qualitative simulation programs use tuples of corresponding values of system parameters in order to represent additional information about the relationships among the parameters of the system under consideration. Presently available qualitative simulators [2,5] require that the values appearing in these tuples be points, We show that, by allowing intervals in corresponding value tuples, even more information about the relationships of the system can be represented. This technique eliminates a class of spurious predictions of the QSIM algorithm, which other reported methods cannot detect.

Özet

Niteliksel simülasyon programları, incelenen sistemin parametreleri arasındaki ilişkiler hakkında ek bilgi sunmak için sistem parametrelerinin karşılık gelen değerlerini içeren tupler kullanır. Halen mevcut olan nitel simülatörler [2,5], bu kayıtlarda görünen değerlerin puan olmasını gerektirir. Karşılık gelen değer kayıtlarında aralıklara izin vererek, daha da fazla, sistemin ilişkileri hakkındaki bilgilerin temsil edilebileceğini gösteriyoruz. Bu teknik, rapor edilen diğer yöntemlerin tespit edemediği, QSIM algoritmasının sahte bir tahminini ortadan kaldırır.

Tam Metin

Bildirinin tamamını görüntülemek için aşağıdaki dosyayı indiriniz.

10MB
33-38.pdf
pdf
33-38 An Extension of the Corresponding Value Technique in Qualitative Modeling and Simulation