基于makefile的u-boot编译分析及移植

Bootloader的设计是整个嵌入式软件开发中的一个非常重要步骤,u-boot是当前比较流行、功能强大的开源boot-loader,其源代码是通过make工具下的makefile工程文件控制编译的。本文重点基于makefile文件研究u-boot在Linux操作系统下的编译过程,最终通过对相关文件的配置和修改实现u-boot在FS2410目标板上的移植。     

使用AutoMake轻松生成Makefile

一个工程中的源文件不计数,其按类型、功能、模块分别放在若干个目录中,在linux里面makefile定义了一系列的规则来指定,哪些文件需要先编译,哪些文件需要后编译,哪些文件需要重新编译,甚至于进行更复杂的功能操作。makefile带来的好处就是——“自动化编译”,一旦写好,只需要一个make命令,整个工程完全自动编译,极大地提高了软件开发的效率。     

嵌入式uClinux开发中makefile的设计

随着嵌入式uClinux操作系统的广泛应用,uClinux开发者需要简便的工具对一系列程序进行指定参数编译,makefile的编译方式避免了gcc命令行重复输入的繁琐,同时应用makefile的宏定义和伪目标能增加编译的灵活性和可移植性。本文详细介绍了make的工作机理和makefile的编写方法,并给出具体的makefile宏应用实例。     

结合CLIPS和VC++实现规则推理的方法

专家系统开发通常有三种方式：高级程序语言,专家系统外壳,专家系统工具。该文介绍了专家系统工具CLIPS6和高级程序语言VC++6.0的各自特点,提出了将专家系统工具CLIPS6与VC＋＋6.0高级语言编程工具结合起来开发专家系统,实现规则推理。详细描述了CLIPS嵌入VC++的一般过程：如何把CLIPS6嵌入VC++,如何加入CLIPS用户自定义函数来传递和返回参数。并以摩托车智能设计为例,详细阐述了规则编辑,事实获取,实现规则解释,实现人机交互功能等,从而实现摩托车智能设计的规则推理。     

Rete算法的应用研究

对专家系统和基于规则的专家系统进行了研究,尤其对基于规则的专家系统中的模式匹配算法进行了深入分析和理解.在此理论基础上,将一种高效的模式匹配算法——Rete算法引入到实际的故障的诊断系统中,以保证故障诊断的高效性和准确性.为此在实际系统中,借助规则引擎将故障信息规则化,并将故障诊断流程以层次分明的XML文档进行表示,来模拟领域专家进行故障诊断和故障排除的功能.实践表明,该故障诊断系统可以提高定位故障的速度和准确度.     

基于故障树和规则匹配的故障诊断专家系统

当前对于设备的故障诊断专家系统,无论在设计上还是实现上,都受到很多客观因素的制约,使得专家系统的实用性和效率都受到了很大的影响。该文从实际应用的角度出发,在已有故障树诊断和规则推理诊断方法的基础上,提出了一种基于专家规则匹配的、可成长的故障诊断专家系统模型,并给出了基于该系统的推理算法和成长机制。该系统模型着重于提高诊断系统的效率和实用性,具有一定的通用性,并在实际项目中取得了较为成功的应用。     

专家系统规则库覆盖度量的研究及实践

针对专家系统规则库的软件测试和评价是保证专家系统质量与可靠性的重要环节。基于数据流的结构化测试技术,提出了一种规则库执行流图RBEF,用于描述规则库中不同规则之间相互连结、制约关系,进而给出了一组规则库覆盖度量准则和测试用例的设计方法,最后讨论了一个已实现并付诸于应用的基于RBEF的软件测试工具ESRTS。     

蜜桔种植专家系统的设计与实现

介绍使用CLIPS工具开发蜜桔种植专家系统。该专家系统具有图片、影像等多媒体推理能力。核心组件包括知识库、规则表、推理机。推理机采用软件虚拟机的方式运行。该系统能够提高蜜桔的产量和减少病虫害的发生,对农业现代化具有积极意义。     

Linux下USB无线网卡驱动程序移植的实现

介绍了Linux下USB无线网卡驱动程序移植的实现原理。该设计根据Linux Open Source的原则,选择具有GPL的自由驱动进行。通过对makefile文件,交叉编译命令和菜单配置的改进,成功实现USB无线网卡驱动程序在Linux下的移植。本实现已应用于家庭智能网关的研发项目中。     

实现渔业资源评估专家系统的一种方法

本文介绍了一种用计算机专家系统实现我国东海渔业资源评估的方法。这一渔业资源评估专家系统是用面向对象的知识处理系统（ＯＫＰＳ）构造而成。ＯＫＰＳ是我们自主开发的一套可视化专家系统工具。本文着重阐述了ＯＫＰＳ系统和该专家系统的原理、模型选择的规则、专家知识库的构造与实现等问题。     

一种开发烧结过程专家系统的新方法及其应用

在研究烧结过程专家系统的结构和特点的基础上,提出了用面向对象的方法来建造烧结过程专家系统骨架,实现了骨架系统的两大功能:外壳功能和语言功能。系统提供了原型系统的生成平台和用于专家系统开发的类代码。并应用骨架系统,开发了由化学成分控制、烧结过程状态控制、能耗控制、异常诊断四个子系统组成的烧结过程控制专家系统,取得了良好的效果。     

矿渣微晶玻璃专家系统控制模型

矿渣微晶玻璃组成、结构与性能的关系属于复杂的知识系统,各种参数之间有很强的相互影响、相互制约的关系。因此,知识的选择(即控制策略)成为计算机专家系统推理机的关键。本文采用混合推理方法构建了矿渣徽晶玻璃专家系统的推理模型,并分别介绍了专家系统推理过程中冲突消解的解空间分解策略和系统解释的预制文本和执行跟踪法等控制策略．是整个系统建立和有效运行的基础。     

矿渣微晶玻璃专家系统的开发

矿渣徽晶玻璃由于其优良的使用性能及其大量消耗工业废渣的特点而在国家资源综合治理和环境保护中具有重要的战略意义。然而其材料设计方法至今仍停留在人工或半人工阶段,为了早日实现这一领域的自动化和智能化,开发了矿渣微晶玻璃材料设计专家系统,并从系统功能、总体结构及应用前景等方面进行了阐述。     

分类专家咨询系统开发工具EFCTOOL的设计与实现

文章在对实际专家系统和现有的专家系统开发工具进行分析的基础上,探讨了提高专家系统开发工具的适应性的途径;实现了弱逻辑关系及其组合算法1;探讨了提高专家系统开发工具运行效率的途径。同时采用VISUAL PROLOG 4．02实现了一个分类专家咨询系统开发工具EFCTOOL,利用EFCTOOL,可根据需要生成确定或不确定的专家咨询系统。     

微处理器体系结构模拟器SimpleScalar分析与优化*

WisconsinMadison大学发布的SimpleScalar模拟器为处理器体系结构设计提供了多层次的支持。分析了整个模拟器的结构和工作流程,并通过测试分析得到了优化方法,该方法通过对模拟器编译配置的改进,能够缩短模拟时间50％左右,大大提高了工作效率。     

An integrated expert-system builder

The Expert System Builder, an AI tool kit implemented in Common Lisp on Symbolics workstations within ESPRIT Project 96 is described. The Expert System Builder system is intended to industrialize the process of building expert systems by providing developers with several powerful modeling and architectural facilities not found in most AI tool kits. To reach this goal, support for knowledge modularization and reusability were included in the system. The process of knowledge transfer is examined, as well as reasoning and control in the system. The Expert System Builder's concept system, model system, and building method are discussed. An example is given to illustrate its use     

一种用于人体脊椎病的辅助诊断专家系统

医疗诊断一直是专家系统的重要应用领域，并且有数以百计的成功案例正运行在世界各地，为医疗领域做出了一定的贡献。该文主要结合作者所完成的一个用户委托项目论述了一种用于人体脊椎病的辅助诊断专家系统的实现方法。在简要地介绍了系统的原理、框架模型的基础上，阐述了系统中知识表示的方法、推理策略和具体实现的一些细节性内容。希望对有着相类似需求的同行有所帮助。     

Knowledge representation for diagnosis of care problems through an expert system: Model of the auto-care deficit situations

The caregiver role strain is today an increasing problem because of the population aging; moreover, its diagnosis is highly difficult. In this article, we summarize the design of an Expert System for the diagnosis of this health problem. The Expert System Knowledge Base is composed by a set of production rules written in classic bi-valued logic and by a set of potential facts. In order to build this Knowledge Base it has been necessary to design previously a Model of the problem treatment. The Expert System Inference Engine uses Gröbner Bases and Normal Form to obtain the diagnosis from the information stored in the Knowledge Base. Furthermore, a Graphic User’s Interface has been implemented to make easier the access to the System by all kinds of users.     

An evaluation of commercial expert system building tools

The Force Requirements Expert System (FRESH) is the first phase of the Defense Advanced Research Projects Agency's (DARPA) Navy Battle Management Program, part of the Strategic Computing Initiative. To encourage long term maintainability of the delivered system, DARPA required the use of a commercial Expert System Building Tool. The selection of a tool required the establishment of an evaluation methodology: Analyze the problem domain in terms of AI theory, examine the previous research solutions to the problem and determine their requirements, solve the problem with each tool, compare the results and make the selection. This methodology was followed for three tools that run on Lisp Machines: KEE™ from the IntelliCorp, ART™ from Inference Corporation, and Knowledge Craft™ from Carnegie Group Incorporated. The determining factors in our choice were the size and complexity of the domain and the fact that long term maintenance will be performed by people other than the original knowledge engineers. For these reasons the selection of expert system building tool for FRESH was Knowledge Craft™. This paper presents the application of this evaluation methodology, the results obtained from the tests, and selection decision given the results. Use of this methodology produces comprehensive and functionally accurate information with which to make a selection.